Platform · Runtime Protection

AI Agent가 지금 하려는 행동이 적절한지 판단합니다.

Prompt/Response 검사에서 시작해 Tool·MCP·API 가시성, Role·Authority·Purpose 맥락, 정책 결정까지 다룹니다. Process·File·Network 수준의 Execution Verification은 Yamong이 확장해 나가는 방향입니다.

Request Demo See It in Action

Runtime Activity

CustomerSupportAgent · Role Customer Support · Task 고객 주문 조회 처리

Time	Event	Type	Status	Risk
11:23:09	search_orders	Tool Call	Allowed	low
11:23:12	python	Process	Allowed	low
11:23:14	customers.csv	File Read	Allowed	low
11:23:18	api.internal:443	Network	Allowed	medium
11:23:21	SELECT * FROM orders	Database Query	High Risk	high

From Prompt Security to Agent Action Security

세 단계로 깊어지는 하나의 Runtime Security입니다.

서로 다른 세 제품이 아니라, 점점 더 깊은 가시성과 통제로 확장되는 하나의 Runtime Protection 방향입니다.

Level 1

Interaction Security

Prompt
Model Response
Content / DLP / Prompt-Injection 방어

Level 2

Agent Semantic Runtime

Tool
MCP
API Action
Agent-native / OTel / Proxy 기반 맥락

Level 3확장 방향

Execution Verification

Process
File
Network
Resource Effect

Prompt/Response/Tool/Action Policy 적용 기능(AI Guardrail)은 별도 제품이 아니라, 이 Runtime Protection 안의 한 가지 정책 적용 기능입니다.

Role vs Authority vs Purpose

할 수 있음과, 지금 해도 되는 것은 다릅니다.

Role은 SHOULD GENERALLY, Authority는 CAN, Purpose는 SHOULD NOW, Action은 TRYING TO DO를 말합니다.

FinanceAnalyst

사용자 요청: “이번 달 AWS 비용을 분석해줘”

Agent RoleSHOULD GENERALLY: Finance Analysis
Actual AuthorityCAN: AWS IAM Role — iam:CreateAccessKey = allowed
Current PurposeSHOULD NOW: Cost Analysis
Requested ActionTRYING TO DO: iam.create_access_key

HIGH RISK

Allowed by IAM, but outside Role and Task Purpose.

Purpose-aware Action Decision

권한이 있는 것과, 지금 이 Task에서 실행해도 되는 것은 다릅니다.

Agent IdentityAssigned RoleObserved External AuthorityCurrent Task / PurposeRequested ActionTarget Resource

↓

Security Decision

Policy Decisions

네 가지 결정으로 통제합니다.

ALLOW

Action이 허용되고, Role 및 Purpose와 일치합니다.

AUDIT

Action은 진행되지만, Yamong이 기록하고 검토 대상으로 표시합니다.

REQUIRE APPROVAL

Task 범위를 벗어나거나 민감한 Action은 진행 전 사람의 확인이 필요합니다.

DENY

정책에 의해 Action이 차단됩니다.

REQUIRE APPROVAL은 정책 권장이 아니라, 사람의 확인이 필요한 Runtime 실행 결정입니다. 승인은 정책 구현에 따라 현재 Action을 한 번 허용하거나, Task 범위를 일시적으로 확장하거나, 제한된 Capability를 허용하는 형태일 수 있습니다 — Approval이 곧 새로운 IAM 권한 부여를 의미하지는 않습니다.

Agent Flight Recorder

사용자 요청부터 Agent Action까지 하나의 Security Story로 연결합니다.

User

요청자

Intent

고객 데이터 조회

Task

User Intent

Agent

CustomerSupportAgent

Model

GPT-4o

Tool

search_orders

MCP / API

api.internal:443

Result

orders_db 조회

Execution Verification

실제 실행이 허용된 의도와 일치했는지 검증합니다.

확장 방향

Process

실행된 프로세스

File

접근한 파일

Network

발생한 네트워크 통신

Resource Effect

변경된 Resource

확장 방향

Linux

eBPF / Kernel Telemetry

확장 방향

macOS

Endpoint Security Telemetry

확장 방향

Windows

EDR / ETW Telemetry

확장 방향

Cloud / SaaS

API / Audit / Agent Telemetry

eBPF는 플랫폼의 핵심 아키텍처가 아니라, Linux에서 실제 실행을 검증하는 여러 Evidence Source 중 하나입니다. Proxy는 LLM/Agent Interaction을 관찰하는 지점이고, OTel/Agent-native Instrumentation은 Tool/Task 맥락을 위한 Semantic Telemetry Source이며, Endpoint/OS Telemetry는 더 깊은 Execution Evidence를 제공합니다 — Yamong은 신뢰할 수 있는 가장 낮은 layer에서 관찰하는 것을 원칙으로 합니다.

How Runtime Protection Works

다섯 단계로 동작합니다.

Observe

Prompt, Tool, MCP, API Action 맥락을 수집

Understand

Role, Authority, Purpose, Resource 맥락을 결합

Decide

Runtime 정책을 평가

Enforce

ALLOW / AUDIT / APPROVAL / DENY

Verify

가능한 경우 실제 결과/실행 증거와 대조

Connection to Discovery and AI-SPM

Runtime Protection은 “Agent가 지금 무엇을 하려 하는가”에 답합니다.

Discovery는 무엇이 존재하는지, AI-SPM은 무슨 일이 일어날 수 있는지, Runtime Protection은 Agent가 지금 무엇을 하려 하는지, Execution Verification은 실제 무엇을 했는지에 답합니다.

Discover

Understand

Assess

Protect

Verify

AI Agent 행동을지금 통제하세요.

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