Democratizing Security for the Agentic Web with Cloudflare CTO Dane Knecht

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💡 한 줄 결론

Cloudflare CTO 데인 크네히트는 에이전트 웹의 확산에 맞춰 AI 보안 역량을 누구나 이용하게 하고, 콘텐츠 보상과 기업 업무 구조도 함께 재설계해야 한다고 본다.

📌 핵심 요점

1. AI가 공격 역량을 대중화하면서 방어 역량의 보편화도 시급해졌다. 개인도 에이전트로 취약점을 찾는 환경에서, 크네히트는 보안 모델의 접근성을 높이고 전문 보안팀이 없는 조직에도 보호 기능을 제공해야 한다고 주장한다.
2. 보안은 코드 생성 이후의 점검을 넘어 개발 전 과정에 들어가야 한다. 공격 표면을 줄이는 단순한 설계, 제로 트러스트, 조직 원칙을 반영한 에이전트 규칙, 생성과 검증 역할의 상호 검토가 함께 필요하다.
3. 에이전트 웹에는 콘텐츠 전달과 보상의 새로운 구조가 필요하다. 사람용 페이지를 반복 탐색하는 비용을 줄이면서 콘텐츠 제공자에게 대가를 지급해야 한다. Cloudflare는 소액결제 게이트웨이와 에이전트 지갑을 제공하고, OpenAI와의 Signals 프로젝트로 새 콘텐츠 발견 비용을 줄이려 한다.
4. 기업의 AI 도입 효과는 업무 인계 구조를 바꿀 때 커질 수 있다. Cloudflare OS는 안전한 데이터 이용과 조직 지식을 결합한다. 고객 이메일 사례에서는 세 팀을 거치던 작업을 제품 관리자가 하나의 도구에서 수행하고 관리자 승인을 받도록 재설계했다.
5. AI 활용은 사용량보다 결과로 평가하며 현장의 실험을 지원한다. Cloudflare는 토큰 소비량보다 출시한 결과물을 중시하고 비용 단계별 알림을 운영한다. 자발적으로 업무를 개선하는 직원과 AI에 익숙한 인턴이 조직의 활용 방식을 바꾸는 출발점이 된다.

🧩 배경과 문제 정의

• AI가 취약점 탐색 능력을 대중화하면서, 기존 소프트웨어의 보안 결함을 발견하고 악용하는 속도가 빨라지고 있다. 같은 AI를 방어에 활용해 누적된 취약점을 보완하고 새 소프트웨어의 안전성도 높여야 한다.
• 에이전트는 사람이 읽고 광고를 소비하도록 설계된 웹을 빠르게 탐색한다. 이 과정에서 콘텐츠 제공 비용과 수익의 불균형이 커져, 에이전트에 맞는 정보 전달 방식과 결제 구조가 필요해지고 있다.
• 기업의 AI 도입에는 데이터 유출 방지, 조직의 업무 원칙 전달, 기존 프로세스 재설계가 함께 필요하다. Cloudflare의 내부 플랫폼과 조직 운영 사례는 이러한 과제를 연결한다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. AI 도입 경쟁에서 보안 대응 경쟁으로 이동

• Cloudflare의 기본 목표는 인터넷을 안전하게 만들고 누구나 콘텐츠를 쉽게 배포하고 확장하도록 돕는 것이다. AI 활용과 에이전트 배포를 쉽게 만드는 데 집중하던 우선순위에, 내부 데이터 유출과 외부 침입을 막는 과제가 급부상했다 [01:06]
• 최근 3~6개월 동안 보고되는 취약점이 급증했다. 과거에는 연간 한 차례 정도 전사 대응이 필요했던 Log4j·Shellshock급 문제가 이제는 매주 발생하며, 모두 공개되지는 않는다는 설명이다 [02:00]

2. 쉬지 않는 취약점 탐색과 공격 역량의 대중화

• TLS·Web PKI 관련 키를 생성하면서 초기 시드로 숫자 4를 사용한 사례는 암호 체계에서도 구현상의 지름길이 위험을 만든다는 점을 보여준다. 충분한 무작위성이 없으면 키를 역으로 추적할 수 있다 [03:32]
• AI는 쉬지 않고 취약점을 탐색할 수 있다. 모델 자체의 성능뿐 아니라 실행 도구와 이를 활용하는 사람의 숙련도도 함께 발전하면서 보안 결함을 찾는 능력이 높아지고 있다 [04:12]

3. 인터넷 붕괴론보다 협력과 제로 트러스트에 무게

• 주요 인프라가 무너질 것이라는 비관론에 대해, 인간의 적응력과 업계의 공동 대응이 완충 역할을 할 수 있다는 입장이다. 위기 상황에서는 경쟁사들도 핵심 인프라 보호를 위해 협력할 수 있다 [06:35]
• 지난 5~10년간 경계 중심 보안에서 제로 트러스트로 이동한 기업은 상대적으로 유리하다. 사무실 전체를 안전한 구역으로 간주하기보다 개별 기기와 통신 흐름을 보호하는 방식이 강화될 전망이다 [07:03]

4. 누적된 소프트웨어 보완과 공격 표면 축소

• 현재의 대응에는 약 70년 동안 쌓인 소프트웨어를 보완하는 성격이 있다. 앞으로는 소프트웨어와 에이전트 개발 과정의 모든 단계에 보안 검증을 포함해야 하며, 이를 통해 장기적으로 더 안전한 소프트웨어를 만들 수 있다는 전망이다 [09:16]
• 안전한 설계의 출발점은 공격 표면을 줄이는 것이다. 코드와 기능의 규모를 줄이고 구조를 단순화하면 취약점이 생길 자리도 줄어든다 [10:14]

5. 조직의 개발 원칙을 에이전트 검토 과정에 반영

• 보안은 모델 성능만으로 해결하기 어렵다. 제품 엔지니어 교육, 보안팀의 교차 검토, 개발 절차를 함께 갖춰 여러 수준에서 견제와 검증이 작동해야 한다 [11:43]
• Cloudflare는 안전성과 가용성에 관한 팀별 RFC와 모범 사례를 내부 원칙 문서로 정리하고, 이를 에이전트가 따를 수 있는 핵심 규칙으로 압축한다. 이러한 규칙은 검토 과정 전반에서 적용된다 [12:04]

6. 사람과 에이전트가 같은 웹을 쓰는 비효율

• 현재 웹은 사람과 에이전트가 같은 기반을 사용하는 과도기에 있다. 사람은 콘텐츠를 읽고 광고를 보지만, 에이전트는 같은 시간에 천 개의 페이지를 방문할 수 있어 기존 경제 모델과 이용 속도 사이에 간극이 생긴다 [13:18]
• 사람과 에이전트에게 각각 적합한 방식으로 콘텐츠를 제공하면 웹페이지를 해석하는 중간 변환 과정과 토큰 낭비를 줄일 수 있다. 기존 API는 인터넷 정보의 일부만 제공하므로, 더 넓은 정보를 찾으려는 에이전트는 여전히 사람용 웹을 탐색하고 있다 [14:06]

7. 콘텐츠 보상과 소액결제를 연결하는 새 경제 모델

• 에이전트의 접근을 쉽게 만들면서 사이트 운영 비용을 줄이고 콘텐츠 제공자에게 보상할 방법이 필요하다. 광고 CPM을 아는 콘텐츠 사이트라면, 에이전트가 해당 요율을 지불할 가치가 있는지 판단해 읽는 구조도 가능하다는 구상이다 [14:56]
• 이 구조에는 수많은 소액결제를 처리할 새 결제 기반이 필요하다. 초당 수백만 건의 거래를 지원해야 할 수 있으며, 오랫동안 실현이 미뤄졌던 소액결제를 에이전트가 앞당겨 창작자의 새 수익 모델로 연결할 수 있다는 전망이다 [15:35]

8. 개인 에이전트의 접근을 둘러싼 사업적 이해관계

• 에이전트 전환 이후의 사업 성과는 아직 불확실하다. Amazon의 개인 쇼핑 에이전트 차단처럼 접근을 제한하는 움직임에는 사업 변화에 대한 경계와 협상력을 유지하려는 의도가 함께 있다는 해석이다 [16:20]
• 개인 에이전트가 사람처럼, 또는 사람보다 쉽게 업무를 수행하는 방향으로 발전할 것으로 예상한다. 다만 현재 기술과 사업 모델이 그 수준에 도달했는지는 확신하기 어렵다 [17:06]

9. 콘텐츠 수익화와 발견 비용을 줄이는 인프라

• Cloudflare는 사이트가 콘텐츠에 소액결제를 적용하도록 돕는 수익화 게이트웨이를 출시했다. 에이전트용 지갑을 제공하고, 거래를 지원할 스테이블코인도 추진하고 있다 [17:37]
• OpenAI와 진행하는 Signals 프로젝트는 에이전트가 인터넷 전체를 반복해서 크롤링하는 대신 새 콘텐츠를 더 쉽게 발견하도록 돕는다. AI 개발사에는 탐색 효율을, 사이트 운영자에게는 반복 크롤링에 따른 인프라 비용 절감을 제공하려는 구조다 [18:07]

10. 안전한 AI 활용과 조직 지식을 결합한 Cloudflare OS

• Cloudflare OS는 직원이 AI 도구와 모델을 안전하게 사용하는 내부 플랫폼에서 출발했다. 고객·내부 데이터의 유출을 막고 데이터가 어떻게 사용되고 이동하는지 파악하며 관리하는 것이 핵심 목적이다 [20:17]
• 에이전트에는 사람의 온보딩과 동료 협업을 통해 전달하던 조직의 업무 방식과 가치를 더 명확하게 문서화해야 한다. 플랫폼에 보안을 내장하면 직원은 개별 도구를 만들 때마다 보안 문제를 직접 해결하는 부담을 줄일 수 있다 [20:55]

11. 비개발 조직의 AI 활용을 높이는 업무 맥락

• Cloudflare OS는 엔지니어링팀보다 시장 진출 관련 조직과 일반 관리 조직에서 더 많이 사용한다. 빈 대화창만 제공하면 활용 방법을 찾기 어렵지만, 실제 업무에 맞춘 화면과 필요한 데이터, 안내를 제공하면 도입 장벽이 낮아진다 [22:48]
• 직원은 AI가 자신의 업무 능력을 높이는 경험을 통해 활용 가치를 이해한다. 마케팅팀은 행사 준비 과정에서 수백 개의 내부 도구를 만들었고, 과거 외부 대행사와 협업하던 일을 더 작은 팀으로 빠르게 처리할 수 있게 됐다 [23:28]

12. 세 팀의 업무 인계를 하나의 도구로 재설계

• AI 중심 조직으로의 구조조정에는 동료와의 이별이라는 어려움이 있었다. 그 배경에는 일부 팀의 업무 방식이 AI로 달라지고 있다는 판단과, 기존 작업 체계를 공장처럼 다시 설계해야 한다는 생각이 있었다 [24:20]
• 고객 이메일 발송에는 대상 고객군을 추출하는 BI팀, 문구와 디자인을 돕는 마케팅팀, 발송을 담당하는 마케팅 운영팀이 관여했다. 새 도구에서는 제품 관리자가 대상군을 설명하고 초안을 쓰면 회사의 문체로 수정한 뒤 관리자 승인을 받아 발송한다 [24:48]

13. 업무 재설계의 주도권은 자발적 실행에서 형성

• Cloudflare는 개선할 수 있는 일이 실행 역량보다 훨씬 많기 때문에, 모든 과제의 순위를 엄격하게 정하기보다 주도성과 책임감을 가진 사람을 찾는다. 의미 있는 후보 과제라면 담당자의 관심과 실행 의지가 중요한 출발점이 된다 [26:21]
• 직원에게 도구를 제공하고 실험을 지켜보는 과정에서 적극적으로 활용하고 책임을 맡는 사람들이 자연스럽게 드러났다. 실제 업무 재설계는 이러한 현장 중심의 움직임에서 상당 부분 시작됐다 [26:41]

14. 토큰 사용량보다 결과를 평가하고 비용을 알림으로 관리

• 모델마다 비용 구조가 달라지므로 토큰 운영 방식도 계속 바뀐다. 사람이 업무별 모델을 매번 고르는 데는 한계가 있어, 장기적으로는 작업에 맞는 모델을 자동으로 배정하는 방향이 적절하다는 입장이다 [27:25]
• 현재는 계획에 최상위 모델을 쓰고, 합의된 계획의 실행에는 오픈소스 모델을 활용한 뒤, 검토와 공격 관점의 점검에는 다시 최상위 모델을 쓰는 식으로 실험한다. 이러한 배분은 아직 상당 부분 수동이며 향후 관리 체계가 더 정교해질 수 있다 [27:50]

15. 조직 전환은 초기이며 AI가 기본인 세대가 등장

• 현재 모델의 능력만 기준으로 보더라도 업무 재설계는 아직 매우 초기 단계라는 판단이다. 약 2년 전 함께 일한 인턴 200명가량은 AI를 기본 업무 도구로 받아들였으며, AI를 없애면 일을 하기 어려울 것 같다는 평가가 뒤따른다 [29:41]

16. AI에 익숙한 인턴이 조직의 도구 활용을 바꾼다

• 인턴과 함께 일한 관리자들은 AI를 더 빠르게 도입했다. Cloudflare는 직원 5,000명 규모에서 한 해 동안 인턴 1,000명을 채용하기로 했다 [30:34]
• AI는 적은 인원으로 더 빠르게 실험할 수 있게 하므로 다양한 아이디어의 가치가 커진다. 인턴들은 양식 작성에도 자연스럽게 AI를 쓰지만, 기존 직원들은 수작업을 하다가 뒤늦게 AI 활용 가능성을 떠올리는 경우가 있어 습관 전환에는 시간이 필요하다 [31:17]

17. 직원의 업무 문제에서 출발해 AI 활용법을 만든다

• 모든 부서의 업무를 중앙에서 설계하는 방식보다, 직원에게 토큰 사용 정보를 제공하고 자율성과 실행력을 가진 사람들이 업무 방식을 개선하도록 하는 접근을 취한다. 인턴 채용과 직접적인 실험도 이 과정에 결합한다 [32:43]
• 직원이 ‘agents at Cloudflare’ 이메일 주소로 수행할 업무를 보내면 스킬 파일을 돌려주는 방식을 운영했다. 일부 직원은 완전 자동화된 AI라고 생각했지만, 실제로는 인턴들이 파일 작성을 도왔다. 이를 통해 외부 컨설팅으로 모든 업무를 목록화하지 않고도 직원이 직접 느끼는 비효율과 에이전트 활용 수요를 파악했다 [33:32]

18. 호기심과 새로운 방식을 발명하는 능력이 채용 기준이 된다

• 개인 생활에서도 AI를 사용하지 않는 태도는 호기심 측면에서 큰 경고 신호로 본다. 기존에 중시하던 추진력·호기심·공감 능력은 앞으로의 인재에게도 더욱 중요한 특성이다 [34:18]
• AI를 실험하지 않는 이유로 두려움과 회의가 있을 수 있다는 지적도 나온다. 그러나 Cloudflare의 운영 규모와 무료 서비스 제공량은 기성 기술만으로 감당하기 어려우므로, 새로운 방식을 발명할 사람과 그 출발점인 호기심이 필요하다는 입장이다 [35:10]

19. 취약점 발견을 확대하면서 개발과 보안 수정을 병행한다

• 현재 1개인 레드팀은 앞으로 4~5개로 늘어날 가능성이 있다. 여러 팀이 공격자의 관점에서 적극적으로 취약점을 찾는 방식으로 탐색 역량을 확대하려 한다 [36:01]
• 기존 취약점 관리와 패치 절차는 완벽하지 않다. 발견량이 평소 처리 역량을 넘어서면 엔지니어들이 자동화에 나서게 된다는 판단 아래, 우선 발견에 집중하고 패치를 확장 가능한 방식으로 개선해 나간다는 접근이다 [37:00]

20. 보안 모델의 폐쇄성이 방어 역량의 격차를 키울 수 있다

• 같은 모델에 공격과 방어 능력이 함께 존재하므로 공개형 방어 모델의 공격적 이용을 막기 어렵다는 우려가 있다. 반대로 보안 능력을 일부 최첨단 폐쇄형 모델에만 두면, 분산된 수많은 방어 주체에게 필요한 역량을 전달하기 어렵다 [39:06]
• 장기적으로는 모델이 개방되어야 한다는 입장이다. 공격자와 대형 기업은 결국 접근 수단을 확보할 것이므로, 제한이 지속되면 오히려 보안 역량이 필요한 다수의 이용자만 배제될 수 있다는 판단이다 [39:34]

21. 전문 보안팀이 없는 조직에도 보호와 성능을 제공한다

• 자체 레드팀을 운영하기 어려운 조직에는 사이트와 인프라를 Cloudflare로 보호하는 방안을 권한다. React 관련 사례처럼 중대한 취약점이 나오면 대응 보호 기능을 고급 방화벽을 사용하는 유료 고객뿐 아니라 모든 이용자에게 제공하며, 이를 공공 기반 서비스에 가까운 역할로 본다 [40:24]
• Cloudflare 출범 전 대규모 CDN을 이용하던 사이트는 약 3,000개였지만, 이제는 수억 개 사이트가 엣지 캐싱을 이용한다는 비교를 든다. 보안 역시 성능처럼 누구나 이용할 수 있도록 보편화하는 것이 회사의 목표다 [40:47]

🧾 결론

• AI는 취약점 발견을 확대하는 동시에 방어와 패치의 속도를 높일 수 있다. 발견 능력의 확대가 실제 보호로 이어지려면 검토·패치 절차도 확장해야 한다.
• 에이전트 웹의 지속 가능성은 접근 편의, 탐색 비용, 콘텐츠 제공자의 보상을 함께 해결하는 데 달려 있다.
• 기업은 안전한 공통 플랫폼과 명시적인 업무 원칙을 제공하고, 현장에서 업무 전체를 재설계하도록 지원필요가 있다.

📈 투자·시사 포인트

• 보안 수요의 시점 변화: 크네히트는 향후 약 18개월의 공격·방어 보안 지출이 앞당겨질 수 있다고 전망한다. 보안 수요 확대를 볼 때 예산 집행의 가속과 장기적인 수요 증가를 구분필요가 있다.
• 에이전트 경제의 수익화 조건: 소액결제·지갑·콘텐츠 발견 인프라의 기회는 실제 거래량과 이용자의 지불 의사, 콘텐츠 제공자의 비용 회수 여부에 달려 있다.
• 플랫폼의 도입 장벽 완화: 보안과 데이터 관리를 공통 플랫폼에 내장하고 업무에 맞는 화면을 제공하는 방식은 비개발 조직의 AI 활용을 넓힐 수 있다.
• 생산성 평가의 기준 변화: 도구 사용량보다 업무 완료까지의 시간, 인계 단계, 승인 구조와 결과물을 살펴야 한다. 제시된 사례만으로 회사 전체의 수익성 개선이나 투자수익률을 확정할 수는 없다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• 취약점 대응이 매주 필요하다는 설명과 향후 약 18개월 동안 보안이 엔지니어링 시간의 절반 이상을 요구할 수 있다는 전망은 발언자의 관찰과 예상이다. 자료에는 이를 일반화할 통계나 산출 근거가 제시되지 않았다.
• 소액결제가 창작자의 지속 가능한 수익으로 이어질지는 불확실하다. 실제 결제 규모, 수수료, 콘텐츠별 가격과 비용 회수 성과는 확인되지 않는다.
• 수익화 게이트웨이와 지갑은 제공 중인 것으로 설명되지만, 스테이블코인은 추진 단계다. Signals의 실제 비용 절감 효과와 각 서비스의 이용 범위도 자료만으로 판단하기 어렵다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 현재 개발 절차에서 취약점 발견부터 검토·패치까지의 흐름을 점검하고, 발견량이 늘어날 때 병목이 생기는 단계를 찾는다.
• 조직의 보안·가용성 원칙을 에이전트가 따를 수 있는 규칙으로 정리하고, 코드 생성과 보안 검토의 역할을 나눠 적용한다.
• 여러 팀이 인계하는 반복 업무 하나를 골라 필요한 데이터와 승인 절차를 포함한 도구로 재설계하고, 완료 시간과 결과물의 품질을 비교한다.
• 콘텐츠 운영자는 에이전트 접근에 따른 인프라 비용과 보상 가능성을 함께 계산해 소액결제의 적용 조건을 검토한다.

❓ 열린 질문

• 취약점 발견 속도가 패치 역량을 앞지를 때, 자동화와 사람의 검토를 어떻게 배분해야 실제 위험을 줄일 수 있을까?
• 에이전트의 콘텐츠 이용료는 어떤 기준으로 정해야 창작자의 비용 회수와 이용자의 지불 의사를 함께 충족할 수 있을까?
• 보안 모델의 접근성을 넓히면서 공격적 악용을 줄일 수 있는 운영 방식은 무엇일까?