Amazon Bedrock Guardrails의 세이프가드 티어로 책임 있는 AI 구현 강화

Amazon Bedrock Guardrails, 세이프가드 티어로 책임 있는 AI 구현을 한 단계 더 발전시키다

AI 기술의 발전과 함께 생성형 AI(Generative AI)의 활용이 다양해지고 있습니다. 그에 따라 신뢰성을 보장하고 안전성을 확보하는 '책임 있는 AI'의 중요성 또한 커지고 있죠. 이러한 흐름에 발맞춰 AWS는 Amazon Bedrock Guardrails에 새로운 '세이프가드 티어(safeguard tiers)' 기능을 추가하여, 조직별, 서비스별 요구에 최적화된 AI 안전 정책을 유연하게 적용할 수 있도록 했습니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock Guardrails의 세이프가드 티어 구성과 특징, 어떻게 활용하면 되는지, 실제 적용 사례 등을 통해 책임 있는 AI를 구현하는 방법을 안내합니다.

새롭게 도입된 세이프가드 티어란?

기존의 Amazon Bedrock Guardrails는 단일 스펙의 보호 정책만 제공했습니다. 이로 인해 언어, 성능, 보안 요구사항이 다양한 비즈니스 환경에서 최적의 대응이 어려웠죠. 이제는 '클래식(Classic)'과 '스탠다드(Standard)' 두 가지 세이프가드 티어를 선택할 수 있어 용도별로 AI 보호 수준을 유연하게 조정할 수 있습니다.

클래식(Classic) 티어

• 기존 Amazon Bedrock Guardrails 동작 방식
• 영어, 프랑스어, 스페인어 지원
• Cross-Region Inference(CRIS) 필요 없음
• 지연 시간에 민감한 애플리케이션에 적합

스탠다드(Standard) 티어

• 60개 이상의 언어 지원
• 프롬프트 공격(탈옥 공격, 많은 예시 포함 요청 등) 보호 강화
• 민감 주제 탐지 및 대응 강화
• CRIS 필수, 약간의 지연 증가 가능
• 고신뢰 다국어 애플리케이션에 적합

활용 예시: 고객지원용 챗봇과 내부 보고 시스템에 각각 맞는 가이드라인 선택

국제 금융서비스 기업 사례를 예로 들어보겠습니다. 외부 고객을 응대하는 AI 챗봇에는 다국어 대응과 강화된 컨텐츠 필터링이 반드시 필요합니다. 이 경우에는 Content filters와 Denied topics에 모두 Standard 티어를 적용하여 높은 수준의 보호를 구성합니다.

하지만 내부 분석 보고를 위한 AI에는 빠른 응답성과 기준된 주제 제어가 우선시되므로 Content filters에는 Classic, Denied topics에는 Standard 티어로 혼합 구성을 적용하여 성능과 보안을 균형 있게 맞출 수 있습니다.

지금 바로 사용하기 – 콘솔 또는 SDK로 손쉽게 구현

Amazon Bedrock 콘솔에서 사용자 친화적인 UI를 통해 각 정책별 티어를 설정할 수 있고, AWS SDK (예: boto3 for Python)를 이용해 코드 수준으로 정교한 설정도 가능합니다. 기존 가드레일에도 적용할 수 있도록 업데이트 API도 제공합니다.

강력한 탐지 성능 향상

Standard 티어는 콘텐츠 필터링에서 15% 이상의 탐지 성능 향상, 7% 이상의 밸런스 정확도 향상을 보였습니다. 특히 다국어 테스트에서 14개 주요 언어에 대해 78% 이상의 리콜과 88% 이상의 균형 정확도를 유지했으며, 경쟁 제품 대비 33~49% 이상의 성능 우위를 기록했습니다.

성능 향상 외에도 낮은 오탐률(FPR)을 유지하면서도 자동화된 추론(AutoDAN), 프롬프트 조작 방지 등 최신 공격 기법에 대응할 수 있도록 강화되었습니다.

Safe AI 구현을 위한 배포 가이드와 비교 포인트

• 콘텐츠 필터와 금지 주제를 티어별로 독립 배치 가능 (혼합 구성)
• Classic 티어는 레이턴시 이슈가 있는 시스템에 적합
• Standard 티어는 다국어 및 보안 우선 영역에 효과적
• CRIS를 통해 리전 간 연산 처리로 확장성과 가용성 향상
• 새 기능 도입도 정책별로 점진적으로 적용 가능
• 정량적 A/B 테스트 및 자동화 평가도 활용 가능

테스트 자동화: ApplyGuardrail API로 비용 절감

LLM 생성 비용 없이 Amazon Bedrock ApplyGuardrail API를 이용하여 가드레일의 정확도와 리콜 등을 테스트할 수 있습니다. 학습된 라벨 데이터와 함께 sklearn.metrics를 활용해 평가를 정량화하거나, 주관적인 사례에 대해서는 LLM-as-a-Judge를 활용할 수도 있습니다.

결론

Amazon Bedrock Guardrails의 세이프가드 티어는 비즈니스별 AI 활용 환경에 맞춰 최적의 안전 정책을 구현할 수 있도록 유연성과 활용도를 대폭 강화해주는 기술입니다. 이를 통해 조직은 더욱 정밀하고 책임감 있는 AI 서비스를 구축할 수 있고, 성능과 보호 수준을 균형 있게 유지할 수 있습니다.

특히 Standard 티어는 다국어 성능 강화 및 최신 공격 탐지 기능을 포함하고 있어 글로벌 환경에 대응하는 AI 시스템에 매우 적합합니다. 사용자의 선택권을 넓히고, 점진적인 개선을 가능하게 함으로써 책임 있는 AI 실현에 실질적인 도움을 주는 기술이라 할 수 있습니다.

실제로 Amazon Bedrock Guardrails의 세이프가드 티어를 활용하여 AI 보안을 강화해보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/tailor-responsible-ai-with-new-safeguard-tiers-in-amazon-bedrock-guardrails/