공급망 AI의 진화 양상이 개별 모델 중심에서 재고 관리와 경로 최적화 등을 자율적으로 수행하는 멀티 에이전트 시스템으로 급격히 변화하고 있다. 이러한 전환은 전례 없는 처리 속도와 효율성을 약속하지만, 동시에 기존의 네트워크 경계 보안을 넘어서는 구조적 위험을 초래한다. 특히 에이전트들이 인간의 개입을 최소화한 채 서로 소통하고 협상하는 구조에서는 단 하나의 노드만 침해당해도 공유된 추론 체인이나 메모리 계층을 통해 물류 네트워크 전체로 피해가 확산될 위험이 크다.

기존의 사이버 보안 체계는 대개 고정된 역할과 예측 가능한 시스템 동작을 전제로 하기에, 유기적으로 변하는 멀티 에이전트 환경에서는 대응의 한계가 명확하다. 실제로 공격자가 겉으로는 정상적으로 보이지만 실제로는 편향되거나 모순된 데이터를 발행하는 에이전트의 특성을 악용할 경우 시스템 전체가 마비될 수 있다. 이에 따라 모든 에이전트의 신원을 암호학적으로 검증하고 모든 상호작용을 잠재적 위협으로 간주하는 제로 트러스트 프레임워크로의 전환이 시급한 과제로 부상했다. 모니터링 시스템 또한 단순히 서버 가동 상태를 확인하는 수준을 넘어, 에이전트의 의사 결정 방식을 분석하고 논리의 미세한 이탈을 감지하는 방향으로 진화해야 한다.

회복 탄력성이 뛰어난 방어 아키텍처를 구축하기 위해서는 프롬프트 인젝션이나 데이터 오염 등을 가정한 능동적인 적대적 시뮬레이션을 상시 수행해야 한다. 무엇보다 외부 지식 베이스에서 정보를 가져오는 검색 계층의 보안을 강화하여 시스템 컨텍스트에 허위 정보가 유입되는 것을 원천 차단하는 작업이 중요하다. 결국 자율적인 협업이 시스템 전체의 취약점이 되지 않도록, 지능적이면서도 설계 단계부터 방어력을 갖춘(Defensible by design) 공급망을 구축하는 것이 보안의 궁극적인 목표가 될 것이다.

공급망 AI의 진화 양상이 개별 모델 중심에서 재고 관리와 경로 최적화 등을 자율적으로 수행하는 멀티 에이전트 시스템으로 급격히 변화하고 있다. 이러한 전환은 전례 없는 처리 속도와 효율성을 약속하지만, 동시에 기존의 네트워크 경계 보안을 넘어서는 구조적 위험을 초래한다. 특히 에이전트들이 인간의 개입을 최소화한 채 서로 소통하고 협상하는 구조에서는 단 하나의 노드만 침해당해도 공유된 추론 체인이나 메모리 계층을 통해 물류 네트워크 전체로 피해가 확산될 위험이 크다.

기존의 사이버 보안 체계는 대개 고정된 역할과 예측 가능한 시스템 동작을 전제로 하기에, 유기적으로 변하는 멀티 에이전트 환경에서는 대응의 한계가 명확하다. 실제로 공격자가 겉으로는 정상적으로 보이지만 실제로는 편향되거나 모순된 데이터를 발행하는 에이전트의 특성을 악용할 경우 시스템 전체가 마비될 수 있다. 이에 따라 모든 에이전트의 신원을 암호학적으로 검증하고 모든 상호작용을 잠재적 위협으로 간주하는 제로 트러스트 프레임워크로의 전환이 시급한 과제로 부상했다. 모니터링 시스템 또한 단순히 서버 가동 상태를 확인하는 수준을 넘어, 에이전트의 의사 결정 방식을 분석하고 논리의 미세한 이탈을 감지하는 방향으로 진화해야 한다.

회복 탄력성이 뛰어난 방어 아키텍처를 구축하기 위해서는 프롬프트 인젝션이나 데이터 오염 등을 가정한 능동적인 적대적 시뮬레이션을 상시 수행해야 한다. 무엇보다 외부 지식 베이스에서 정보를 가져오는 검색 계층의 보안을 강화하여 시스템 컨텍스트에 허위 정보가 유입되는 것을 원천 차단하는 작업이 중요하다. 결국 자율적인 협업이 시스템 전체의 취약점이 되지 않도록, 지능적이면서도 설계 단계부터 방어력을 갖춘(Defensible by design) 공급망을 구축하는 것이 보안의 궁극적인 목표가 될 것이다.