오픈소스 AI 비서 ‘오픈클로(OpenClaw)’ 확산… “편리함만큼 ‘문단속’도 중요”
- AI가 메일·문서·웹 작업까지 ‘직접 실행’… 사용 권한 커질수록 보안 점검 필요
- 검증되지 않은 확장 기능·링크 클릭은 위험… “항상 확인하고, 꼭 필요한 권한만”
- “이 명령이 진짜 내 기기에서 나온 것인지 확인하는 시대”… 하드웨어 기반 신뢰 기술
최근 업무 자동화를 돕는 오픈소스 AI 에이전트 ‘오픈클로(OpenClaw, 구 명칭: 몰트봇)’가 글로벌 개발자 커뮤니티를 넘어 해외 클라우드 생태계로까지 빠르게 확산되면서, 반복 업무를 대신 처리해주는 ‘AI 비서’형 도구로 주목받고 있다. 오픈클로는 문서·메일·웹 서비스 등 다양한 업무 흐름에서 사용자를 대신해 실행을 수행할 수 있어, ‘대화형 AI’를 넘어 ‘행동하는 AI(Agentic AI)’ 시대를 상징하는 플랫폼으로 평가된다.
다만 보안 업계는 “AI가 실제로 실행까지 맡는 순간부터 보안의 초점은 권한·신원·검증으로 변경된다며, 편의성만큼 보안 점검이 중요해진다”고 강조한다. AI 에이전트는 일을 처리하는 과정에서 파일, 계정 정보, 인증 토큰(API 키 등) 같은 민감한 정보에 접근할 수 있는데, 이때 인증(누가 접속했는지 확인)이나 권한(무엇을 할 수 있는지 제한) 설정이 느슨하면 공격에 악용되어 실제 피해로 이러질 수 있기 때문이다.
실제로 최근 오픈소스 기반 서비스 환경에서는 미흡한 보안 설정으로 중요 데이터나 인증 토큰이 외부에 노출된 사례가 보고되었다. 또한, 오픈클로는 기능 확장(스킬/플러그인)을 위해 외부 구성요소를 붙여 사용하는 경우가 많다. 문제는 이러한 구성요소가 충분히 검증되지 않으면, 겉으로는 정상 기능처럼 보이지만 내부에 악성 코드가 숨어 있을 수 있다는 점이다. 따라서, 확장 기능 설치 시 출처 확인과 권한 최소화가 중요하다고 조언한다.
여기에 더해 보안 전문가는 AI 자동화 공격이 양자컴퓨팅과 결합될 경우 위험이 증폭되기 때문에 양자컴퓨팅 위협까지 고려해야 한다고 한다. 과거에는 사람이 시간과 비용을 들여 단계적으로 수행하던 공격이, AI의 자동화(Automation)에 양자 연산 가속이 더해져 속도와 규모가 동시에 커지는 구조로 진화될 수 있으며, 이런 환경에서는 오픈클로처럼 실행 권한이 큰 에이전트가 하나의 ‘도구’가 아니라, 공격자가 빠르게 학습하고 반복 실행하는 자동화 공격 체인의 일부로 악용되기 때문이다.
이러한 보안 위협 속에서 보안 전문가가 제시하는 근본적인 해법은 제로 트러스트 아키텍쳐(Zero Trust Architecture, ZTA)와 하드웨어 기반 신뢰점(Hardware Root of Trust, HRoT) 이다.
제로 트러스트 아키텍처는 내부/외부를 구분해 신뢰를 부여하는 방식에서 벗어나, 모든 사용자·디바이스·세션·요청을 지속적으로 검증하고 최소 권한(Least Privilege) 원칙을 적용하는 보안 설계다. AI 에이전트 환경에서는 특히 “한 번 인증하면 광범위 권한을 부여하는 구조”가 아니라, 행위·명령 단위의 검증과 권한 분리, 그리고 고위험 행위에 대한 인간 최종 승인(Human-in-the-Loop) 같은 통제 장치가 필요하다.
여기에 더해 “소프트웨어만으로는 신원을 끝까지 보장하기 어렵다”는 점에서 하드웨어 기반 신뢰점이 중요해지고 있다. 이 흐름 속에서 차세대 보안 전문 기업 아이씨티케이(ICTK)가 보유한 물리적 복제 불가 기술인 ‘VIA PUF’가 주목받고 있다. VIA PUF(Physically Unclonable Function)는 반도체 제조 공정의 미세 편차를 활용해 칩마다 복제 불가능한 고유값(하드웨어 지문)을 생성하는 기술로, 디바이스의 정체성을 하드웨어 수준에서 검증 가능한 형태로 제공한다.
보안 업계 관계자는 “AI 에이전트가 민감 업무를 수행하는 환경에서는 ‘누가’ 명령했는지뿐 아니라 ‘어떤 기기에서’ 실행되는지가 신뢰의 핵심”이라며 “PUF 기반의 하드웨어 고유 ID는 외부 유출이나 복제가 사실상 불가능해, 오픈소스 AI 환경에서 발생할 수 있는 신원 도용·권한 오남용·토큰 탈취 리스크를 줄이는 데 기여할 수 있다”고 설명했다.
결국 오픈클로를 둘러싼 논쟁은 AI가 단순 정보를 제공하는 단계를 넘어 실제 시스템을 조작하는 시대로 진입했음을 시사한다. 향후 AI 에이전트 확산 속도를 따라잡기 위해서는 제로 트러스트 원칙 아래, ICTK VIA PUF와 같은 하드웨어 보안 기술을 결합해 ‘통제 가능한 신뢰 구조’를 구축하는 것이 AI 서비스의 안전성을 담보할 핵심 관건이 될 전망이다.
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오픈소스 AI 비서 ‘오픈클로(OpenClaw)’ 확산… “편리함만큼 ‘문단속’도 중요”
- AI가 메일·문서·웹 작업까지 ‘직접 실행’… 사용 권한 커질수록 보안 점검 필요
- 검증되지 않은 확장 기능·링크 클릭은 위험… “항상 확인하고, 꼭 필요한 권한만”
- “이 명령이 진짜 내 기기에서 나온 것인지 확인하는 시대”… 하드웨어 기반 신뢰 기술
최근 업무 자동화를 돕는 오픈소스 AI 에이전트 ‘오픈클로(OpenClaw, 구 명칭: 몰트봇)’가 글로벌 개발자 커뮤니티를 넘어 해외 클라우드 생태계로까지 빠르게 확산되면서, 반복 업무를 대신 처리해주는 ‘AI 비서’형 도구로 주목받고 있다. 오픈클로는 문서·메일·웹 서비스 등 다양한 업무 흐름에서 사용자를 대신해 실행을 수행할 수 있어, ‘대화형 AI’를 넘어 ‘행동하는 AI(Agentic AI)’ 시대를 상징하는 플랫폼으로 평가된다.
다만 보안 업계는 “AI가 실제로 실행까지 맡는 순간부터 보안의 초점은 권한·신원·검증으로 변경된다며, 편의성만큼 보안 점검이 중요해진다”고 강조한다. AI 에이전트는 일을 처리하는 과정에서 파일, 계정 정보, 인증 토큰(API 키 등) 같은 민감한 정보에 접근할 수 있는데, 이때 인증(누가 접속했는지 확인)이나 권한(무엇을 할 수 있는지 제한) 설정이 느슨하면 공격에 악용되어 실제 피해로 이러질 수 있기 때문이다.
실제로 최근 오픈소스 기반 서비스 환경에서는 미흡한 보안 설정으로 중요 데이터나 인증 토큰이 외부에 노출된 사례가 보고되었다. 또한, 오픈클로는 기능 확장(스킬/플러그인)을 위해 외부 구성요소를 붙여 사용하는 경우가 많다. 문제는 이러한 구성요소가 충분히 검증되지 않으면, 겉으로는 정상 기능처럼 보이지만 내부에 악성 코드가 숨어 있을 수 있다는 점이다. 따라서, 확장 기능 설치 시 출처 확인과 권한 최소화가 중요하다고 조언한다.
여기에 더해 보안 전문가는 AI 자동화 공격이 양자컴퓨팅과 결합될 경우 위험이 증폭되기 때문에 양자컴퓨팅 위협까지 고려해야 한다고 한다. 과거에는 사람이 시간과 비용을 들여 단계적으로 수행하던 공격이, AI의 자동화(Automation)에 양자 연산 가속이 더해져 속도와 규모가 동시에 커지는 구조로 진화될 수 있으며, 이런 환경에서는 오픈클로처럼 실행 권한이 큰 에이전트가 하나의 ‘도구’가 아니라, 공격자가 빠르게 학습하고 반복 실행하는 자동화 공격 체인의 일부로 악용되기 때문이다.
이러한 보안 위협 속에서 보안 전문가가 제시하는 근본적인 해법은 제로 트러스트 아키텍쳐(Zero Trust Architecture, ZTA)와 하드웨어 기반 신뢰점(Hardware Root of Trust, HRoT) 이다.
제로 트러스트 아키텍처는 내부/외부를 구분해 신뢰를 부여하는 방식에서 벗어나, 모든 사용자·디바이스·세션·요청을 지속적으로 검증하고 최소 권한(Least Privilege) 원칙을 적용하는 보안 설계다. AI 에이전트 환경에서는 특히 “한 번 인증하면 광범위 권한을 부여하는 구조”가 아니라, 행위·명령 단위의 검증과 권한 분리, 그리고 고위험 행위에 대한 인간 최종 승인(Human-in-the-Loop) 같은 통제 장치가 필요하다.
여기에 더해 “소프트웨어만으로는 신원을 끝까지 보장하기 어렵다”는 점에서 하드웨어 기반 신뢰점이 중요해지고 있다. 이 흐름 속에서 차세대 보안 전문 기업 아이씨티케이(ICTK)가 보유한 물리적 복제 불가 기술인 ‘VIA PUF’가 주목받고 있다. VIA PUF(Physically Unclonable Function)는 반도체 제조 공정의 미세 편차를 활용해 칩마다 복제 불가능한 고유값(하드웨어 지문)을 생성하는 기술로, 디바이스의 정체성을 하드웨어 수준에서 검증 가능한 형태로 제공한다.
보안 업계 관계자는 “AI 에이전트가 민감 업무를 수행하는 환경에서는 ‘누가’ 명령했는지뿐 아니라 ‘어떤 기기에서’ 실행되는지가 신뢰의 핵심”이라며 “PUF 기반의 하드웨어 고유 ID는 외부 유출이나 복제가 사실상 불가능해, 오픈소스 AI 환경에서 발생할 수 있는 신원 도용·권한 오남용·토큰 탈취 리스크를 줄이는 데 기여할 수 있다”고 설명했다.
결국 오픈클로를 둘러싼 논쟁은 AI가 단순 정보를 제공하는 단계를 넘어 실제 시스템을 조작하는 시대로 진입했음을 시사한다. 향후 AI 에이전트 확산 속도를 따라잡기 위해서는 제로 트러스트 원칙 아래, ICTK VIA PUF와 같은 하드웨어 보안 기술을 결합해 ‘통제 가능한 신뢰 구조’를 구축하는 것이 AI 서비스의 안전성을 담보할 핵심 관건이 될 전망이다.
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