오라클이 AI 에이전트와 AI가 만든 앱의 데이터 접근을 통제하는 ‘딥 트러스트 AI 아키텍처’를 공개했다. 앱 코드뿐 아니라 데이터베이스(DB)에도 접근 정책과 업무 규칙을 두겠다는 설계다. 아이뉴스24
업무용 AI를 도입하는 기업의 질문은 구체적이다. AI가 직원의 질문에 답하려고 DB에 직접 접속할 때, 누가 열람 범위를 정하고 잘못된 변경을 막는가. 오라클은 앱에만 통제 기능을 두면 직접 접속하는 에이전트가 정책을 우회할 수 있다는 문제를 제기했다. 아이뉴스24
이 글은 딥 트러스트가 제시한 통제 위치와 기능을 먼저 살펴본다. 이어 에이전트 신원 관리, 앱 배포, 취약점 수정에 관한 발표를 각각 설명하고, 기업이 도입 전에 확인할 조건을 정리한다. 발표된 설계와 실제 고객 환경에서 입증된 효과를 구분하는 것이 핵심이다.
앱을 건너뛴 요청도 DB에서 검사하겠다는 설계다
오라클이 지적한 위험은 AI가 잘못된 답을 생성하는 문제에 그치지 않는다. AI가 만든 앱이 접근 규칙을 제대로 구현하지 못하거나, 에이전트가 앱을 거치지 않고 DB에 직접 요청을 보내는 경우다. 블로터는 이를 딥 트러스트 설계의 배경으로 설명했다. 블로터
여기서 MCP는 AI가 외부 시스템에 접속하는 연결 방식이고, NL2SQL은 자연어 질문을 DB 질의어인 SQL로 바꾸는 기술이다. 오라클의 문제 제기는 이런 수단을 통해 DB에 직접 접근할 때 앱 안에만 구현한 규칙이 적용되지 않을 수 있다는 것이다. 연결 기술 자체와 그 연결에 적용할 권한 정책을 구별해야 한다. 블로터
블로터가 전한 오라클의 예시는 직원 정보다. 관리자가 직원의 성과 평가와 연봉을 볼 수 있어도 건강 관련 복리후생 정보나 사회보장번호까지 볼 수 있는 것은 아니다. 같은 직원에 관한 데이터라도 항목에 따라 허용 범위가 달라지는 사례다. 블로터
딥 데이터 시큐리티는 이런 사용자별 규칙을 데이터가 저장된 곳에 정의한다. DB가 사내 계정 시스템의 전자서명 토큰으로 사용자를 확인하고, 해당 사용자가 볼 수 있는 데이터만 내주는 방식이라고 오라클은 설명했다. 요청 주체가 앱인지 에이전트인지와 관계없이 적용하려는 설계다. 블로터
이 글의 해석으로는, 기업의 점검 질문도 달라진다. ‘앱 화면에서 이 정보가 숨겨지는가’에 더해 ‘앱을 거치지 않는 요청에도 DB가 같은 권한을 적용하는가’를 확인해야 한다. 이는 오라클이 제시한 직접 접근 위험과 DB 통제 방식을 실제 도입 검토 질문으로 바꾼 것이다. 아이뉴스24
네 계층을 포괄하지만 기능마다 검사하는 대상이 다르다
딥 트러스트는 소프트웨어 플랫폼, 데이터, 데이터 접근, 애플리케이션 개발의 4개 계층을 대상으로 한다. 개별 에이전트나 앱마다 통제를 따로 구현하는 대신 기업 기술 스택 전반에 보안·개인정보 보호·업무 규칙을 내재화한다는 구상이다. 아이뉴스24
다만 계층의 개수만으로 작동 방식을 이해하기는 어렵다. 실제 기능 설명에서는 사용자 신원 확인, SQL 요청 검사, 업무 규칙 검증, 업무 객체 제한이 각각 어떤 역할을 하는지 나눠 읽는 편이 정확하다. 아래는 아이뉴스24가 전한 오라클의 설명을 기능별로 정리한 것이다.
| 기능 | 발표된 역할 | 적용 대상·예시 |
|---|---|---|
| 딥 데이터 시큐리티 | 사용자 신원을 확인하고 접근 정책 적용 | 모든 SQL 요청. 아이뉴스24 |
| 오라클 SQL 어서션 | DB 단계에서 업무 규칙 검증 | 지출 한도 초과 승인 등의 규칙. 아이뉴스24 |
| 딥 트러스트 데이터 API | 정해진 업무 객체에 읽기·쓰기 제한 | 구매 주문서 등 업무 객체. 아이뉴스24 |
| 딥 NL2SQL | 업무 맥락을 반영해 SQL 생성 지원 | 기업 용어, 업무 관행, 데이터 정의. 아이뉴스24 |
신원 확인은 누가 요청했는지 식별하는 과정이다. 접근 정책은 그 사용자에게 어떤 데이터를 허용할지 정한다. 아이뉴스24에 따르면 오라클은 기업 디렉터리가 발급한 암호학적 서명 토큰으로 신원을 확인하고 모든 SQL 요청에 접근 정책을 적용하도록 했다. 아이뉴스24
업무 규칙은 데이터 열람 이후의 변경에도 관여한다. 블로터는 DB에 규칙을 설정하면 앱이나 에이전트가 규칙에 어긋나는 기록을 저장하려 할 때 거부하는 방식이라고 설명했다. 직원의 지출 한도를 넘는 비용 청구가 예시로 제시됐다. 블로터
이 글의 해석으로는, ‘접근 통제가 있다’는 설명만으로 검토를 끝내기 어렵다. 읽을 수 있는 범위와 기록을 변경할 수 있는 조건은 각각 확인해야 한다. 사용자별 데이터 접근과 지출 한도 검증은 오라클이 따로 설명한 통제 대상이기 때문이다. 블로터
업무 객체 제한과 자연어 이해는 따로 확인해야 한다
딥 트러스트 데이터 API는 에이전트가 구매 주문서 같은 정해진 업무 객체만 읽고 쓰도록 통제한다. 블로터에 따르면 오라클은 DB를 자유롭게 조회할 권한을 주면 필요 이상의 데이터를 가져가거나 예상하지 못한 변경을 할 수 있다고 봤다. 블로터
딥 NL2SQL의 설명은 다른 질문에 답한다. 기업이 사용하는 용어와 업무 관행, 데이터 정의를 반영해 자연어 질의에 맞는 SQL을 생성하도록 지원한다는 것이다. 이는 오라클이 발표한 지원 기능이며, 모든 자연어 요청을 정확히 처리한다는 검증 결과로 읽어서는 안 된다. 아이뉴스24
기능 설명에서 구분할 항목은 다음과 같다.
- 요청의 의미: 딥 NL2SQL은 기업 용어와 업무 관행, 데이터 정의를 반영한다. 아이뉴스24
- 작업의 범위: 딥 트러스트 데이터 API는 정해진 업무 객체의 읽기·쓰기를 통제한다. 아이뉴스24
- 저장의 조건: DB에 설정한 업무 규칙은 지출 한도를 넘는 비용 청구 같은 변경을 거부하는 데 쓰인다. 블로터
이 글의 해석으로는, 자연어 질문을 업무에 맞게 번역하는 능력과 그 요청을 허용할 권한은 별도로 평가해야 한다. SQL을 잘 생성한다는 설명만으로 접근 통제까지 검증됐다고 볼 수 없고, 접근 범위를 제한한다는 설명만으로 질문의 업무적 의미를 정확히 이해한다고 볼 수도 없다. 각 기능이 발표에서 맡은 역할을 기준으로 판단해야 한다. 아이뉴스24
에이전트의 신원과 직원 앱의 배포에도 통제를 둔다
디지털데일리는 오라클의 신원·접근관리(IAM) 발표를 별도로 전했다. 오라클은 사람 계정을 에이전트에 그대로 넘기면 누가 무엇을 했는지 구별하기 어렵다고 보고, 에이전트에 별도 신원을 부여하는 기능을 넣었다고 설명했다. 디지털데일리
보도된 신원 관리 구조는 다음과 같다.
- 직원 본인 확인: 얼굴·음성·지문 같은 생체인증을 직원 확인, 민감한 작업 확인, 에이전트 작업 승인에 사용한다. 디지털데일리
- 에이전트 식별: 에이전트 신원을 대량으로 만들고 삭제할 수 있도록 한다. 디지털데일리
- 권한 부여: 최소한의 권한으로 시작해 필요할 때 짧게 높이며, 일부 작업은 사람의 승인을 거친다. 디지털데일리
직원이 만드는 앱을 관리하는 제품도 소개됐다. 디지털데일리에 따르면 ‘오라클 앱 컴포저’는 코딩 도구로 만든 앱이 IT 부서의 보안·데이터 규칙에 맞는지 점검한 뒤 오라클 클라우드에 배포한다. 배포된 앱에는 사내 주소와 통합인증이 붙는다는 설명이다. 디지털데일리
함께 발표된 업무 도구는 이름보다 역할로 구분하면 이해하기 쉽다. 지디넷코리아는 AI 워크스페이스와 앱 컴포저를 다음과 같이 설명했다.
| 제품 | 보도된 역할 | 설명에 포함된 조건·지원 범위 |
|---|---|---|
| 오라클 AI 워크스페이스 | 챗GPT에서 오라클 기업용 앱과 데이터에 접근해 업무 수행 | 승인된 업무를 수행하도록 지원. 지디넷코리아 |
| 오라클 앱 컴포저 | 코덱스를 활용한 기업용 앱 개발·배포 지원 | 별도 코딩 전문지식 없이 개발하고 배포하도록 지원. 지디넷코리아 |
앱 관리자의 권한에 관한 설명도 눈여겨볼 부분이다. 디지털데일리는 IT 관리자가 배포된 앱을 관리하되 앱 속 업무 데이터는 볼 수 없다고 전했다. 앱을 관리하는 권한과 그 앱이 다루는 데이터를 열람하는 권한을 구분한 설명이다. 디지털데일리
이 글의 해석으로는, 도입 담당자는 ‘AI를 쓸 수 있는가’와 함께 ‘어떤 신원으로 실행하며, 언제 권한을 높이고, 누가 승인하는가’를 확인해야 한다. 특히 발표에 나온 ‘일부 작업의 사람 승인’을 모든 작업에 적용되는 조건으로 확대해서 읽지 않는 것이 중요하다. 디지털데일리
취약점 수정은 고객 승인을 거쳐 적용한다고 설명했다
‘오라클 AI 시큐리티 메시’는 취약점을 탐지하고 검증·수정하는 서비스다. 지디넷코리아에 따르면 오픈AI의 사이버보안 AI 모델과 오라클의 보안 테스트 도구를 결합하며, OCI뿐 아니라 다른 클라우드와 온프레미스 환경에서도 활용할 수 있다는 설명이다. 지디넷코리아
보도된 절차는 다음 순서로 읽을 수 있다.
- 기업 시스템의 취약점을 탐지한다.
- AI 에이전트가 잠재적 공격 경로와 취약점 악용 가능성을 검증한다.
- 수정 방안을 제시한다.
- 실제 변경 사항은 고객 승인을 거쳐 적용한다.
이 절차에서 승인 조건은 지디넷코리아가 명시적으로 전한 내용이다. ‘AI가 취약점을 찾아 고친다’는 제품 설명을 읽을 때도 실제 변경 적용에 고객 승인이 필요하다는 조건을 함께 읽어야 한다. 지디넷코리아
현장에서는 인증 없이 접근할 수 있는 API의 취약점을 찾아내고, 코딩 에이전트가 API와 클라우드 접근 설정을 수정하는 과정이 시연됐다. 확인된 것은 이 시연이 보도됐다는 사실이다. 고객 환경에서 모든 취약점을 찾아낼 수 있는지, 수정이 다른 업무에 영향을 주지 않는지까지 입증한 결과로 범위를 넓힐 수는 없다. 지디넷코리아
이 글의 해석으로는, 평가할 때 탐지와 적용을 나눠 기록하는 것이 유용하다. 취약점을 발견했다는 결과, 수정안을 만들었다는 결과, 고객이 승인한 변경을 적용했다는 결과는 각각 다른 단계다. ‘자동 수정’이라는 짧은 표현만으로는 발표에 명시된 승인 절차를 충분히 설명하지 못한다. 지디넷코리아
과거 권한 시연과 새 아키텍처 발표는 검증 범위가 다르다
DB에서 사용자별 접근 범위를 제한하는 방식은 앞선 국내 시연에서도 소개됐다. IT동아는 8월 11일 한국오라클 간담회에서 같은 챗봇에 동일한 질문을 입력해도 팀장 권한에는 8개 선사 전체 데이터가, 팀원 권한에는 담당 선사 1개 데이터만 나왔다고 보도했다. IT동아
당시 김태완 한국오라클 상무는 데이터를 모두 불러온 뒤 AI가 걸러내는 방식의 위험을 지적하고, 오라클은 쿼리 엔진 단계에서 권한에 따라 조회 자체를 제한한다고 설명했다. 이는 그 간담회에서 소개한 AI 데이터 플랫폼의 권한 관리 시연과 회사 설명이다. IT동아
이 글의 해석으로는, 이 사례의 실용적 가치는 새로운 성능 수치보다 시험 방식에 있다. 동일한 질문을 유지하면서 사용자의 권한을 바꿔 결과가 달라지는지 보는 것이다. 다만 당시 시연을 딥 트러스트 전체의 고객 운영 성과로 확대해서 해석해서는 안 된다. 시연에서 보여준 대상은 사용자 권한에 따른 조회 범위였다. IT동아
블로터는 딥 트러스트를 주요 대형 클라우드와 기업 자체 전산실에서 사용할 수 있다는 오라클의 설명도 전했다. 이는 회사가 제시한 적용 환경에 관한 설명이다. 특정 기업의 DB 버전과 구성에서 필요한 기능이 어떻게 제공되는지는 별도의 도입 조건으로 확인해야 한다. 블로터
따라서 발표, 시연, 운영 검증을 같은 말로 취급하지 않는 것이 중요하다. 이 글의 해석으로는 발표는 설계와 지원 범위를, 시연은 특정 조건에서 보여준 동작을 판단하는 근거다. 자기 회사의 권한 정책과 업무 규칙이 실제로 적용되는지는 그 조건을 반영한 확인이 필요하다. 블로터 · IT동아
도입 검토는 권한·업무 규칙·승인을 나눠 진행할 수 있다
다음은 발표된 기능과 시연을 기업의 확인 절차로 바꾼 이 글의 해석이다. 제품의 효과를 보장하는 목록이 아니라, 어떤 질문에 어떤 결과가 있어야 하는지 구분하기 위한 순서다.
- 사용자별 조회 범위를 확인한다. 같은 질문을 서로 다른 권한으로 실행해 허용된 데이터만 반환되는지 본다. IT동아가 보도한 팀장·팀원 시연이 이 질문의 구체적인 예다. IT동아
- 데이터 변경 규칙을 확인한다. 지출 한도를 넘는 비용 청구처럼 DB에 설정한 업무 규칙을 어기는 요청이 거부되는지 확인한다. 조회 권한과 변경 조건을 함께 검토하기 위한 항목이다. 블로터
- 에이전트에 열어 둔 업무 객체를 확인한다. 구매 주문서처럼 허용한 객체와 읽기·쓰기 범위를 구체적으로 확인한다. 딥 트러스트 데이터 API의 설명이 이 검토의 기준이다. 아이뉴스24
- 신원과 권한 상승 조건을 확인한다. 사람과 에이전트의 신원이 구분되는지, 필요한 순간의 권한 부여와 사람 승인이 어떤 작업에 적용되는지 확인한다. 디지털데일리
- 보안 수정의 승인 지점을 확인한다. AI 시큐리티 메시를 검토한다면 수정안 제시와 실제 변경 적용 사이의 고객 승인 절차를 확인한다. 지디넷코리아
아직 도입 판단을 확정하기 어려운 항목도 남는다. 딥 트러스트 기능별 정식 제공 시점, 지원 DB 버전과 배포 조건, 가격과 라이선스, 기존 앱의 변경 범위는 추가 확인이 필요하다. 특정 기업 환경에서 정책을 적용했을 때의 처리 지연이나 운영 부담도 여기서 수치로 판단할 수 없다.
이 글의 해석으로는, 딥 트러스트 발표를 읽는 핵심은 통제의 위치를 구체적으로 묻는 데 있다. 사용자 확인은 어디서 하는지, 데이터 조회와 변경은 무엇으로 제한하는지, 자연어 요청의 의미는 어떻게 반영하는지부터 살펴볼 수 있다. 오라클이 발표한 기능을 각각의 검증 질문으로 바꿔야 도입 설명과 실제 동작을 비교할 수 있다. 아이뉴스24
