[브라우저 보안②] 브라우저가 공격 통로…RBI·제로 트러스트로 방어해야

핵심 요약

브라우저가 업무 수행의 주요 통로가 되면서 간접 프롬프트 인젝션, 악성 플러그인, 가짜 AI 사이드바 등 다양한 공격의 새로운 표면으로 부상하고 있습니다. 공격자들은 웹페이지에 악성 지시를 숨겨 AI 에이전트가 이를 정상 명령으로 오인하게 하거나, 사용자가 정상적인 업무 활동 중에도 백그라운드에서 악성 자바스크립트를 실행하여 시스템 접근 권한을 탈취하는 Drive-by Compromise(T1189)와 유사한 수법을 사용합니다. 이는 브라우저 세션 하이재킹(T1185)으로 이어질 수 있습니다. IT 감사인은 브라우저를 통한 잠재적 침투 경로를 식별하고, AI 에이전트의 보안 취약점을 포함한 웹 기반 공격에 대한 통제 미비점을 점검하여 데이터 손실 및 서비스 중단 리스크를 최소화해야 합니다.

개선 권고안

• ✔기술적 조치원격 브라우저 격리(RBI) 솔루션 도입을 검토하여 웹 콘텐츠를 격리된 환경에서 실행하고, 제로 트러스트 아키텍처를 기반으로 모든 브라우저 접근에 대한 지속적인 인증 및 권한 검증을 강화할 것을 권고함.
• ✔기술적 조치웹 브라우저를 통한 악성코드 유입 및 비정상 행위 탐지를 위해 EDR(Endpoint Detection and Response) 및 SIEM(Security Information and Event Management) 시스템의 탐지 규칙을 고도화하고, 최신 위협 인텔리전스를 연동하여 실시간 모니터링 및 대응 체계를 강화할 것을 권고함.
• ✔기술적 조치조직 내 생성형 AI 에이전트 또는 LLM 기반 서비스 사용 시 간접 프롬프트 인젝션 공격을 탐지하고 방어하기 위한 LLM 기반 탐지 모델 또는 계층적 프롬프트 신뢰 구조 학습 방안을 도입 및 적용해야 함을 권고함.
• ✔관리적 조치임직원의 업무용 브라우저 플러그인 설치 및 AI 사이드바 사용에 대한 명확한 보안 정책을 수립하고, 기술적 통제(예: 화이트리스트 기반 설치 허용)를 통해 승인되지 않은 플러그인 및 서비스 사용을 제한할 것을 권고함.
• ✔관리적 조치AI 서비스 도입 및 활용에 앞서 LLM 에이전트의 보안 위험 평가를 수행하고, 에이전트 하이재킹 및 임의 코드 실행과 같은 고유한 보안 위험에 대한 통제 체계를 수립 및 시행할 것을 권고함.
• ✔관리적 조치임직원을 대상으로 브라우저 기반 공격(Drive-by Compromise, 세션 하이재킹) 및 AI 에이전트 대상 간접 프롬프트 인젝션 공격 등 최신 웹 위협에 대한 보안 교육을 정기적으로 실시하여 보안 인식을 제고할 것을 권고함.

규정 매핑 · 감사 영향

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