당신의 AI 에이전트가 데이터 원합니다: 안전하게 보호하는 방법 - 래리 앨리슨, 오라클

Highlights

• 오라클 데이터베이스는 재무, HR, ERP, 배송 등 다양한 데이터를 단일 인스턴스 안에서 벡터와 그래프 형태로 네이티브 지원한다.

• 자연어를 SQL로 변환하는 방식은 쿼리가 컴파일되더라도 실제 의도와 다른 결과를 도출할 위험이 존재한다.

• 오라클은 에이전트가 임의의 SQL을 직접 생성하는 대신 사전에 정의된 보고서나 커스텀 도구를 호출하도록 유도한다.

• 데이터베이스 계층에 보안을 설정하면 특정 도구를 우회하는 경우에도 민감한 데이터 유출을 방지할 수 있다.

• 싱글 사인온(SSO)과 연계된 역할 기반 권한 관리를 통해 에이전트가 실행하는 쿼리 결과에서 데이터를 동적으로 필터링한다.

Timeline

1. 00:00 - 05:07

   오라클 AI 데이터베이스와 MCP의 역할

   오래된 역사 속에서도 오라클은 매달 새로운 기능을 구축하며 데이터베이스의 역할을 확장해왔다. 특히 RAG 파이프라인과 결합하여 다양한 형태의 데이터를 단일 인스턴스에서 처리할 수 있는 기반을 제공한다.

   • 오라클 데이터베이스는 관계형 테이블뿐만 아니라 벡터와 그래프를 네이티브로 지원한다.
   • 다양한 플랫폼에 걸쳐 데이터를 복제할 필요 없이 단일 SQL 인터페이스를 제공한다.
   • 에이전트가 데이터베이스에 접근할 수 있도록 단 하나의 MCP 서버를 활용한다.
2. 05:07 - 11:30

   자연어-SQL 변환의 한계와 보고서 도구 활용

   임원진의 끊임없는 질문에 대응하기 위해 자연어-SQL 변환이 시도되지만 신뢰성과 토큰 소비 측면에서 한계가 존재한다. 이에 따라 기존에 작성된 보고서들을 API 형태의 도구로 등록하고 에이전트가 올바른 보고서를 선택하여 실행하도록 유도하는 대안을 제시한다.

   • 비즈니스 사용자가 던지는 방대한 질문에 비해 데이터 분석 인력과 시간은 턱없이 부족하다.
   • 자연어를 곧바로 SQL로 변환하는 방식은 구문이 컴파일되더라도 잘못된 데이터를 반환할 위험이 크다.
   • 오라클은 하드코딩된 보고서와 매개변수화된 도구를 에이전트에 제공하여 실수를 줄인다.
3. 11:30 - 19:27

   데브옵스 최적화와 스키마 메타데이터 관리

   프로덕션 환경을 직접 수정하는 위험을 피하기 위해 안전한 복제 환경에서 에이전트가 성능 프로파일링과 통계 생성 작업을 수행한다. 또한 복잡한 데이터 모델 구조를 평문 주석과 메타데이터로 정리해 에이전트가 단번에 올바른 쿼리를 작성하도록 돕는다.

   • 성능 최적화 작업을 위해 읽기 전용 스탠바이 인스턴스와 격리된 환경을 활용한다.
   • 스키마 정보와 메타데이터를 압축된 사전 형태로 제공하여 LLM의 리버스 엔지니어링 부담을 줄인다.
   • 셰어포인트 등의 문서를 스캔하여 데이터베이스에 주석으로 저장하고 쿼리 정확도를 높인다.
4. 19:27 - 21:28

   데이터베이스 계층의 심층 보안

   도구 레벨에만 보안을 의존하면 다른 경로로 우회할 위험이 있으므로 보안은 데이터베이스 자체에 구축되어야 한다. 사용자의 권한 범위를 명확히 정의하고 쿼리 실행 시 동적으로 데이터를 걸러내는 심층 데이터 보안을 적용한다.

   • 에이전트 접근 시 별도의 데이터베이스 인증 대신 조직의 싱글 사인온을 통과한다.
   • 사용자의 역할에 따라 데이터베이스 내부에서 결과 집합을 동적으로 필터링한다.
   • 오라클은 사용하기 편리하면서도 안전한 에이전트 환경을 위해 다양한 기능을 지속해서 출시하고 있다.