AccuKnox [Gen-AI CNAPP Security]

AI SPM은 클라우드와 온프레미스의 모든 모델, 에이전트, 데이터셋, 파이프라인에 대한 에이전트 없는 목록을 만든다. 승인되지 않은 노트북이나 통제를 벗어난 MCP 서버 같은 섀도 AI를 표시한다. 모델마다 EU AI법 위험 등급을 내장한 AI 자재 명세서도 생성한다. 주장은 단순하다. 워크로드 자체에 아무것도 설치하지 않고 지속적인 가시성을 얻는다.

AccuKnox는 eBPF와 Linux 보안 모듈로 각 AI 에이전트를 런타임에서 격리해 강제가 애플리케이션 밖에서 이뤄지게 한다. 도구에 대한 최소 권한 접근을 강제하고 승인되지 않은 호출을 실행 전에 차단한다. 메모리 오염과 연쇄 환각도 감시한다. 에이전트 코드를 바꾸지 않고 이 모든 것을 얻는다. 에이전트가 이미 배포된 상황에서 이 점은 매우 중요하다.

대부분의 프롬프트 방화벽은 한 번에 메시지 하나만 검사한다. AccuKnox는 대화 전체를 추적하므로, 5~15개 메시지에 걸쳐 전개되고 유해한 의도가 몇 턴 뒤에야 드러나는 탈옥을 잡아낸다. PII, PHI, 카드 번호를 실시간으로 마스킹하고 유출된 API 키와 자격 증명을 차단한다. 같은 정책을 여러 곳에 적용할 수 있다. API 게이트웨이, SDK, 브라우저 플러그인, Copilot Studio를 떠올리면 된다.

플랫폼은 5대 모델 형식을 스캔해 공급망 변조와 역직렬화 공격을 찾는다. 공개 저장소에서 받은 침해된 모델이 배포 한참 뒤에도 조용히 데이터를 유출할 수 있어서 이 점은 중요하다. 배포 전에 Hugging Face나 GitHub 공개 모델의 무결성 문제를 표시하고, 학습 데이터의 PII와 PHI도 스캔한다. 재스캔은 자동으로 돈다. 파인튜닝마다 한 번씩 실행되고, OWASP LLM Top 10과 MITRE ATLAS 태그가 붙는다.

AI DR은 AWS, Azure, GCP 로그를 지속적으로 수집하고 승인되지 않은 배포가 일어나는 순간 잡아낸다. 파이프라인 밖에서 나타난 워크로드는 환경 전체로 퍼지기 전에 표시된다. 계층을 넘나들며 신호를 상관해 다단계 공격 체인을 재구성한다. 노출된 모델 엔드포인트는 자동으로 비공개로 만든다. 인시던트는 포렌식 맥락을 붙여 Jira, ServiceNow, Slack, PagerDuty로 전달된다.

AI를 넘어 플랫폼은 고전적인 클라우드 네이티브 보안도 다룬다. 이미지 스캔, Kubernetes 정책 강제, 컨테이너 공격에 대한 런타임 방어다. AI 모듈과 같은 정책 엔진을 쓴다. 코드의 설정 오류는 하위에서 영향을 받는 컨테이너와 모델에 연결된 채로 남는다. 이 추적성이 태세만 보는 스캐너와의 핵심 차이다. 태세 도구만으로는 얻을 수 없다.

모든 발견은 OWASP, MITRE ATLAS, NIST AI RMF, EU AI법 같은 프레임워크에 자동으로 태그된다. 같은 증거가 보안 검토, 모델 위험 평가, 규제 감사에 두 번째 작업 없이 쓰인다. 플랫폼은 모델을 발견하는 순간 EU AI법 위험 등급을 분류하고, 감사 가능한 보고서를 요청 시 생성한다. 몇 주씩 수작업으로 증거를 모으는 일은 끝난다. SaaS 모드든 에어갭 모드든 하나의 대시보드에서 12개 이상 프레임워크의 거버넌스를 지원한다.

AccuKnox는 온프레미스, 에어갭, 그리고 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 엣지 및 IoT 환경에서 실행된다. 텔레메트리를 벤더 클라우드로 보낼 수 없는 규제 산업에는 에어갭 옵션이 현실적인 길이다. 대가는 무엇인가. 자체 호스팅 구성은 순수 SaaS라면 피할 수 있는 운영 부담을 보통 더한다.