When Agents Handle Secrets: A Survey of Confidential Computing for Agentic AI

Fri, 08 May 2026 10:44:47 GMT

### 저자

Javad Forough, Marios Kogias, Hamed Haddadi

### 💡 개요

본 논문은 LLM 기반 에이전트 시스템이 야기하는 고유한 보안 위협에 주목하며, 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)을 활용하는 기밀 컴퓨팅(Confidential Computing, CC)을 이러한 위협에 대한 하드웨어 기반 해결책으로 제시합니다. 에이전트의 계획, 도구 사용, 메모리 관리, 에이전트 간 통신 등 복잡한 운영에서 발생하는 민감 정보 유출, 자격 증명 탈취 등의 문제를 완화할 수 있는 CC의 잠재력을 탐구합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- **기밀 컴퓨팅의 잠재력:** TEE는 에이전트 코드와 데이터를 클라우드 운영자와 같은 특권적인 시스템 소프트웨어로부터 격리하여 기존 소프트웨어 기반 방어의 한계를 극복할 수 있습니다.

- **에이전트 특화 보안 모델:** 에이전트의 다양한 기능 계층(인식, 계획, 메모리, 행동, 조정)에 대한 위협 모델을 제시하고, 이를 9가지 보안 목표와 연결하여 CC 기반 방어 전략을 비교 분석합니다.

- **개방형 과제:** 다중 홉 에이전트 체인에 대한 복합 증명(compound attestation) 및 LLM 규모에서의 GPU-TEE 성능 최적화 등 해결해야 할 6가지 주요 과제가 남아 있어, 아직 프로덕션 환경에서 광범위하게 적용 가능한 통합 프레임워크는 부재합니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2605.03213)