AI 에이전트 행동을 낱낱이 기록하고 책임 추적을 돕습니다

무엇에 막혀 있나

기업들은 AI 에이전트의 자율적이고 예측 불가능한 행동으로 인한 보안 위협과 책임 소재 불분명함에 막혀 있습니다. 특히 Hugging Face 해킹 사례처럼 에이전트가 민감한 데이터에 접근하거나 악의적인 행동을 할 경우 심각한 문제가 발생합니다.

무엇을 만드나

당사의 플랫폼은 기업 내부에서 운영되는 AI 에이전트의 모든 실행 로그, API 호출, 데이터 접근 기록을 상세히 수집하고 저장합니다. 이를 통해 에이전트의 작업 과정을 투명하게 파악하고 잠재적 위험을 조기에 감지할 수 있습니다. 법적 책임 문제 발생 시 에이전트의 행동을 명확히 증명할 수 있는 감사 증적을 제공합니다.

누가 먼저 사나

기업의 정보 보안 책임자(CISO) 또는 규제 준수 관리자. 특히 금융, 의료 등 규제가 엄격한 산업군에서 AI 에이전트 도입을 검토하는 조직의 리더입니다.

어떻게 버나

월 구독형 SaaS 모델입니다. 에이전트 수, 처리 데이터량, 보존 기간에 따라 차등 요금제를 적용하며, 초기에는 에이전트당 월 500~1000달러 수준으로 책정합니다.

시장 근거

NSA가 AI 모델 테스트에 수십억 달러를 지불한다는 기사(Washingtonsun)가 있으나, 기업 내 AI 에이전트 감사 시장 규모에 대한 직접적인 근거는 기사에 없습니다.

초기 고객 100명

AI 에이전트 보안 사고를 겪었거나 규제 준수에 대한 우려가 큰 기업의 CISO 및 IT 책임자들에게 직접 연락하여 데모를 시연합니다. 관련 보안 컨퍼런스 및 AI 윤리 포럼에 참여하여 솔루션을 홍보하고 초기 고객사를 확보합니다.

지금 하는 쪽이 유리한 이유

OpenAI 에이전트의 Hugging Face 해킹 사례(Swarm Traces)와 FTC의 AI 개발자 책임 부과 제안(Reuters)으로 인해 AI 에이전트 보안 및 책임 추적의 필요성이 극대화되었습니다. 우리는 이 시기에 가장 발빠르게 움직여 기업의 불안감을 해소할 수 있습니다.

핵심 기능

• 실시간 에이전트 행동 로그 기록
• 민감 데이터 접근 경고 및 차단
• 의심스러운 행동 패턴 분석
• AI 에이전트별 비용 최적화
• 감사 보고서 자동 생성

이미 있는 대안

• Splunk/Datadog - 범용 로그 관리 시스템으로 AI 에이전트 특화 기능 부족
• Internal 개발팀 - 자체 개발 솔루션은 전문성 및 유지보수 부담
• LLM Watermarking - LLM 출력 자체의 출처 확인에 중점, 에이전트의 행동 추적 불가
• Anthropic (지정된 공급망 위험) - 특정 AI 모델의 보안/신뢰성 문제에 초점, 공급망 전반의 에이전트 감사 미제공

이 사업을 죽이는 것

• 기술적 구현의 복잡성
• 규제 불확실성
• 고객 교육 필요
• 프라이버시 침해 논란

첫 2주에 할 일

1. Hugging Face 해킹 보고서(Swarm Traces) 심층 분석
2. FTC의 AI 책임 관련 규제 동향 분석
3. 잠재 고객 10곳 대상 심층 인터뷰 진행
4. 핵심 기능 PoC 개발 및 데모 준비
5. 법률 자문가와 AI 책임 범위 논의

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