ArticleRam Iyer·2026년 9월 1일·0

AIR raises $50M to help companies vet the skills and add-ons AI agents use

Quick Summary

AIR는 두 차례 시드 투자로 총 5,000만 달러를 조달하고, AI 에이전트가 사용하는 스킬·플러그인·MCP 서버 등 소프트웨어 공급망을 지속적으로 검증하는 보안 플랫폼을 공개했다.

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💡 한 줄 요약

AIR는 두 차례 시드 투자로 총 5,000만 달러를 조달하고, AI 에이전트가 사용하는 스킬·플러그인·MCP 서버 등 소프트웨어 공급망을 지속적으로 검증하는 보안 플랫폼을 공개했다.

📌 핵심 요약

  • AIR는 수주 간격으로 진행된 두 차례 시드 투자에서 각각 1,000만 달러와 4,000만 달러를 조달했으며, 세쿼이아와 그리녹스가 각 투자를 주도했다.
  • AIR 플랫폼은 기업 내 AI 에이전트와 미승인 AI 도구·개인 계정 사용을 발견하고, 에이전트의 행동을 분석해 보안 기준을 통과하지 못한 소프트웨어나 외부 소스와의 상호작용을 차단한다.
  • AIR는 공개된 스킬·애드온의 변경과 악성 행위를 평가해 허용 목록을 유지하며, 현재 온라인에서 발견하는 스킬·애드온의 약 27%를 걸러낸다고 밝혔다.
  • AIR는 고객사가 20곳을 넘고 그중 약 4분의 1이 대기업이라고 밝혔으며, 금융 서비스와 제약 등 규제가 엄격한 산업에서 수요가 가장 강하다고 설명했다.
  • AIR는 노마 시큐리티·제니티 등과 경쟁하면서 지속적 재검증과 여러 공급업체에 걸친 독립적 보안을 차별점으로 내세우며, 신규 자금은 주로 연구 인력 채용과 미국·유럽 시장 공략 확대에 사용할 계획이다.

🧩 주요 포인트

  1. AI 에이전트의 기업 시스템·인터넷 접근 확대 → 에이전트 자체뿐 아니라 사용하는 스킬·플러그인·MCP 서버와 소비하는 콘텐츠까지 보안 검토 범위가 확장된다.
  2. 승인된 스킬도 의존 패키지 변경이나 개발자 계정 침해로 위험해질 수 있음 → 최초 검사 이후의 지속적 재검증이 핵심 과제로 제시된다.
  3. 에이전트 탐지·접근 통제 분야의 경쟁과 공급업체 자체 보안 기능 도입 전망 → AIR는 생태계 전반의 지속적 검증 역량과 여러 공급업체를 포괄하는 독립 제품의 가치를 강조한다.

🧠 상세 정리

1. 새로운 에이전트 공급망과 투자 유치

기업이 AI 에이전트에 더 많은 시스템 접근 권한을 부여하면서, 스킬·플러그인·MCP 서버·애드온을 중심으로 새로운 소프트웨어 공급망이 형성되고 있다. AIR는 이 공급망을 감시하는 제품을 개발하기 위해 두 차례 시드 투자에서 총 5,000만 달러를 조달하고 비공개 개발 단계에서 나왔다. 야이르 사반 최고경영자와 니브 호프만 최고기술책임자는 이스라엘 정보부대 8200에서 공격적 사이버보안 업무를 수행한 경력을 바탕으로 회사를 설립했다. 사반에 따르면 두 투자 라운드는 수주 간격으로 마감됐으며, 세쿼이아가 1,000만 달러 규모의 첫 투자를, 그리녹스가 4,000만 달러 규모의 두 번째 투자를 주도했다. 스위시와 네츠를 비롯해 여러 기술기업 관계자와 개인 투자자도 참여했다.

2. 운영체제에 가까워지는 에이전트와 간접 공격

AIR는 기업 전반에서 활용되는 AI 에이전트가 운영체제와 비슷한 역할을 맡기 시작했지만, 에이전트가 사용하는 도구와 설치하는 소프트웨어에는 그에 상응하는 감독이 부족하다고 주장한다. 사반은 과거 서명 없이 설치하던 드라이버에 오늘날 서명이 요구되는 이유가 커널에 코드를 적재하기 때문이라고 설명했다. 그는 스킬·플러그인·MCP에도 유사한 문제가 있는데 같은 보안 교훈이 적용되지 않고 있다고 지적했다. 에이전트가 데이터베이스와 기업 시스템을 자율적으로 다루고 인터넷에도 연결되면, 공격자는 에이전트를 직접 공격하는 대신 에이전트가 읽는 콘텐츠를 오염시킬 수 있다는 설명이다. 이 논점은 에이전트의 기능뿐 아니라 외부에서 받아들이는 도구와 정보도 보안 검토 대상이라는 문제의식으로 이어진다.

3. 탐지·행동 분석·허용 목록을 결합한 통제

AIR가 설명하는 플랫폼의 첫 단계는 기업 환경에서 작동 중인 에이전트를 찾아 가시성을 확보하는 것이다. 이 과정에서 정보기술 부서가 승인하지 않은 AI 도구를 쓰거나 개인 계정으로 이용하는 직원도 식별한다. 이어 에이전트에 연결된 통제 계층이 스킬 로딩이나 인터넷 콘텐츠 가져오기 같은 행동을 가로채 분석한다. 에이전트가 사용하려는 도구·애드온·소프트웨어는 AIR가 관리하는 허용 목록과 대조되며, 보안 기준을 통과하지 못한 소프트웨어나 외부 소스와의 상호작용은 차단된다. AIR는 검증된 애드온과 스킬을 제공하는 마켓플레이스도 운영한다고 밝혔다. 회사가 제시하는 구조는 에이전트의 존재를 파악하는 단계에서 실제 도구 사용과 외부 접근을 통제하는 단계까지 이어진다.

4. 지속적 재검증의 필요성과 초기 고객 수요

사반에 따르면 AIR는 인터넷에 공개된 스킬과 애드온의 변경 사항 및 악성 행위를 평가해 허용 목록을 유지한다. 이미 승인된 스킬이라도 내려받는 패키지가 바뀌거나 개발자 계정이 침해되면 위험해질 수 있기 때문에 검증을 반복한다는 설명이다. AIR는 현재 온라인에서 발견하는 애드온과 스킬의 약 27%를 걸러낸다고 밝혔지만, 기사에는 이 비율의 세부 판정 기준이나 독립 검증 결과가 제시되지 않았다. 회사는 고객사가 20곳을 넘는다고 주장하며, 사반은 그중 약 4분의 1이 대기업이라고 말했다. 현재까지 가장 강한 수요는 규제가 엄격한 산업에서 나타났고, 특히 금융 서비스와 제약회사가 언급됐다. 이는 AIR가 밝힌 초기 도입 현황이며, 기사에서 고객별 성과나 효과 측정치는 공개하지 않았다.

5. 경쟁 제품과 독립 보안 플랫폼의 차별화

에이전트 보안 시장에는 AIR 외에도 탐지·접근 통제·실행 중 감시 기능을 제공하는 노마 시큐리티와 유사한 보안·거버넌스 도구를 판매하는 제니티가 있다. 아스트릭스 시큐리티는 신원 관리 플랫폼을 통해 에이전트와 MCP 서버를 발견하고 통제하며, 오퍼런트 AI는 에이전트 보호와 MCP 게이트웨이를 제공한다. 투자도 이어져 제니티는 8월에 시리즈 C로 1억 2,500만 달러를, 노마는 전년에 시리즈 B로 1억 달러를 조달했다. 사반은 단말에서 에이전트를 발견하는 기능은 여러 기업이 제공하게 될 것이며, 스킬과 플러그인 생태계를 지속적으로 검증하는 역량이 AIR의 방어력이라고 주장했다. 그는 AI 개발사와 공급업체가 악성 도구 사용을 거르는 보안 정책을 자체 도입할 것이라고 인정했다. 다만 기업은 여러 공급업체에 걸쳐 작동하는 독립 제품을 계속 원할 것이라는 견해를 밝혔다.

6. 재검증 기반시설과 자금 사용 계획

세쿼이아의 보그밀 발칸스키 파트너는 이 과제를 단순한 스캐닝이 아니라 지속적 재검증 문제로 설명했다. 기업의 에이전트가 접하는 모든 스킬·플러그인·MCP 서버·하위 에이전트를 검사하고, 각각이 바뀔 때마다 실시간으로 다시 확인해야 한다는 것이다. 그는 이를 기업 전체 에이전트에 적용하는 작업은 보안 문제이기 이전에 기반시설 문제라고 강조했다. 또한 AIR가 지난 1년 동안 이 처리 체계를 구축했으며 더 좋은 스캐너를 만드는 것만으로는 따라잡기 어렵다고 평가했는데, 이는 투자자가 제시한 견해다. AIR의 현재 직원 수는 약 40명이며, 사반은 신규 자금을 주로 연구 인력 채용과 미국·유럽에서의 시장 진출 및 영업 활동 확대에 사용할 예정이라고 밝혔다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

  • 원문이 제시하는 위험은 에이전트 직접 공격에 한정되지 않는다. 에이전트가 사용하는 도구와 소비하는 콘텐츠가 기업 시스템에 영향을 주는 경로도 보안 범위에 포함된다.
  • 허용 목록의 가치는 최초 승인 여부뿐 아니라 승인 이후의 변화를 얼마나 지속적으로 확인하는지에 달려 있다는 것이 AIR의 핵심 논리다.
  • AIR의 차별화 주장은 지속적 검증과 공급업체 간 독립성에 집중되지만, 기사에 제시된 고객 수와 차단 비율만으로 경쟁 제품 대비 우위를 확정할 수는 없다.

✅ 액션 아이템

  • 기업 내 AI 에이전트와 미승인 AI 도구·개인 계정 사용 현황 파악.
  • 스킬·애드온의 최초 승인 이후 변경을 반영하는 지속적 재검증 필요성 검토.
  • AIR와 노마 시큐리티·제니티 비교 시 지속적 검증과 여러 공급업체에 걸친 독립적 보안 지원 여부 확인.

❓ 열린 질문

  • AIR가 온라인 스킬·애드온의 약 27%를 걸러낼 때 적용하는 보안 기준은 무엇인가?
  • 지속적 재검증은 승인된 스킬의 의존 패키지 변경이나 개발자 계정 침해를 어떻게 식별하는가?
  • AI 공급업체가 자체 보안 기능을 도입할 때 AIR의 독립적 보안 제품은 어떤 추가 가치를 제공하는가?

관련 문서

공통 태그와 주제 흐름을 기준으로 같이 보면 좋은 문서를 이어서 제안합니다.