본 논문은 기업 환경에서 기하급수적으로 증가하는 기계 ID와 인간 ID의 상호 작용으로 인해 발생하는 사이버 보안 위험, 즉 "인간-기계 ID 모호성" 문제를 다룹니다. 현재의 ID 관리 모델이 인간과 기계 엔티티를 별개의 영역으로 취급하는 것에서 기인하는 거버넌스의 허점을 산업 데이터, 전문가 의견, 실제 사례 분석을 통해 밝히고 있습니다. 이를 해결하기 위해, ID를 연속체로 간주하고, 모든 ID 유형에 일관된 위험 평가를 적용하며, 제로 트러스트 원칙에 따라 지속적인 검증을 구현하고, 전체 ID 수명 주기 동안 거버넌스를 유지하는 통합 ID 거버넌스 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크를 채택한 조직은 ID 관련 보안 사고가 47% 감소하고, 사고 대응 시간이 62% 단축되는 효과를 보였습니다. 마지막으로, 실제 구현 로드맵과 AI 기반 시스템의 자율성 증가에 따른 미래 연구 방향을 제시합니다.
