Privacy Threats and Policy Responses to the Use of AI Agents : Focusing on the Model Context Protocol Environment

본 연구는 AI 에이전트 환경에서 외부 도구와 데이터 연동 시 대표적으로 활용되는 Model Context Protocol(MCP) 기반 환경에 대하여 잠재적인 개인정보 위협을 규명하고 대응 방안을 제시한다. 구조적 위협 분석을 위해 Cloud Security Alliance의 MAESTRO 위협모델링 프레임워크를 활용하여 MCP 구성요소별 보안 위협을 식별한다. 식별된 위협 정보는 개인정보 처리 생애주기 관점에서 개인정보 위협으로 재구성한다. 분석 결과 MCP 기반 환경은 정보주체 동의의 실효성을 약화시키고, 개인정보의 목적 외 이용의 통제와 제공 경로의 투명성 등을 저하시킬 수 있는 리스크가 존재한다. 이러한 인식을 바탕으로 「개인정보 보호법」과 관련 고시·가이드라인 차원의 적용 한계 지점을 분석하고, 동적 동의의 관리 체계, 목적 정합성 점검, 공급망 통제 관리 등 하위 규범 수준에서의 대응 방안을 제안한다. 이에 본 연구는 MCP 기반의 AI 에이전트 환경에서 개인정보 보호 원칙이 실효성있게 이행될 수 있는 정책적 기반을 마련하고자 한다.