시스코, AI 에이전트 행동 연결해 위험 찾는 도구 공개
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핵심 포인트
- Project Quarry는 파일 접근과 외부 전송처럼 개별적으로는 정상일 수 있는 행동을 세션 기록에서 연결해 규칙으로 살피도록 설계됐다.
- 시스코($CSCO)가 AI 에이전트의 행동을 한 세션 안의 흐름으로 묶어 위험 징후를 찾는 오픈소스 도구 Project Quarry를 공개했다.
- 이 설계는 28일 더레지스터(The Register) 인터뷰에서 소개됐다.
본문
Project Quarry는 파일 접근과 외부 전송처럼 개별적으로는 정상일 수 있는 행동을 세션 기록에서 연결해 규칙으로 살피도록 설계됐다. 시스코($CSCO)가 AI 에이전트의 행동을 한 세션 안의 흐름으로 묶어 위험 징후를 찾는 오픈소스 도구 Project Quarry를 공개했다. 이 설계는 28일 더레지스터(The Register) 인터뷰에서 소개됐다. 에이미 창(Amy Chang) 시스코 AI 위협·보안 연구 책임자는 “Quarry는 에이전트 세션 전체를 고려한다”고 말했다. 여기서 세션은 에이전트가 하나의 작업을 수행하는 동안 남긴 대화와 도구 사용 기록을 뜻한다. 시스코 연구진은 탐지 근거로 파일 접근 기록과 뒤이은 외부 전송 기록을 함께 남기는 예시를 제시했다.
시스코 AI 디펜스(Cisco AI Defense)의 공개 프로젝트 목록에는 MCP 서버를 검사하는 MCP Scanner, 에이전트 간 통신을 점검하는 A2A Scanner, 에이전트 스킬을 살피는 Skill Scanner 등이 있다.
MCP는 AI 모델이 외부 도구·데이터와 연결될 때 사용하는 모델 컨텍스트 프로토콜이다. 그러나 시스코 AI 디펜스 공개 목록에는 Quarry 저장소가 올라 있지 않다. 본지는 앞서 시스코가 참여한 오픈 시큐어 AI 얼라이언스가 AI 보안 사고 공유 지침을 제안한 사실 을 보도했다. 허깅페이스(Hugging Face)는 2026년 7월 자사 시스템 침입을 재구성한 기술 타임라인에서 공격자 행동 약 1만7600건을 복원했다고 밝혔다. 따라서 허깅페이스 사례는 에이전트의 행동 흐름을 살피는 설계 배경이지만, Quarry의 탐지 성능을 보여주는 시험 결과는 아니다.