Amazon Bedrock 모델 접근 권한 세분화 가이드 with SageMaker Unified Studio

인공지능 모델 접근 권한을 세분화하는 방법: Amazon SageMaker Unified Studio와 Bedrock의 통합 활용 가이드

도입

기업이 생성형 AI 기술을 활용할수록, 민감한 데이터를 보호하고, 사용자 신뢰를 유지하며, 컴플라이언스를 준수하기 위한 세밀한 접근 제어가 매우 중요해졌습니다. Amazon SageMaker Unified Studio는 이러한 기업의 요구를 충족시키기 위해 2025년에 도입된 통합 AI 개발 환경으로, Amazon Bedrock 기반 AI 모델에 대한 정교한 접근 제어 설정을 가능하게 합니다. 본 포스팅에서는 SageMaker Unified Studio 내에서 Amazon Bedrock 모델 활용을 위한 IAM 권한 설정 방법과 자동화 구축 가이드를 실제 사례와 함께 설명합니다.

본론

Amazon SageMaker Unified Studio는 조직 전체 데이터를 한 곳에서 연결하고 분석, ML, 데이터 처리를 포함한 다양한 용도로 활용할 수 있는 통합 인터페이스를 제공합니다. 특히 Amazon Bedrock과의 통합을 통해 다양한 생성형 AI 모델을 코드 없이 테스트하고, 실제 애플리케이션을 신속히 구축할 수 있습니다. 이에 따라 세부적인 접근 권한 설정 기능은 데이터 보안 및 팀 간 협업 효율성을 동시에 확보할 수 있는 핵심 기능으로 떠오르고 있습니다.

세부 모델 접근 권한 구성

1. 도메인 기반 권한 구조
   Unified Studio의 핵심 구조는 ‘도메인’입니다. 이 도메인은 하나의 관리 단위로 작용하며, 다양한 계정과 리전의 프로젝트들을 포함합니다. 각 도메인 사용자들은 IAM 역할 기반으로 통제되며, 이 역할은 사용자에게 부여되는 기능, 데이터셋 접근, 컴퓨팅 리소스 범위를 결정합니다.

2. 두 가지 모델 접근 시나리오 비교

a. Playground 시나리오

• 모델 소비 전용 IAM 역할(SageMakerBedrockModelConsumptionRole)을 생성해 Bedrock FMs에 접근
• 
• 추가 정책 구성으로 특정 모델에만 접근 허용 (예: Claude 3.5 Haiku)
• 사용자 도메인 기반 태그로 접근 범위 제한 가능

b. 프로젝트 시나리오

• 모델 프로비저닝 전용 IAM 역할(SageMakerBedrockModelManagementRole)을 사용하여 Inference Profile 생성
• 
• 특정 프로젝트 태그(AmazonDataZoneProject)를 기반으로 리소스 태깅 및 분리 가능
• 승인된 모델(예: Claude 3.5 Haiku)만 허용하여 프로젝트 단위 보안 유지

3. IAM 정책 활용 자동화 가이드

Playground용 IAM 역할 설정 단계 요약:

• Trust policy: Amazon DataZone이 역할을 Assume 할 수 있도록 정의
• Inline policy 1: inference-profile 리소스에 대한 호출 허용 및 도메인, 계정 조건 추가
• Inline policy 2: specific FM 모델에 대한 권한 부여 (리전별 제한 포함)

프로젝트용 IAM 역할 설정 단계 요약:

• Trust policy: 동일하게 정의
• Inline policy: profile 생성 및 태그 제어 + 특정 FM에 대한 생성 권한만 부여

이를 조합하여 모델 소비와 관리 권한을 프로그래매틱하게 설정하면, IAM 기반 권한 표준화 및 거버넌스를 지속적으로 유지할 수 있습니다.

4. 실제 활용 모델

다음은 SageMaker Unified Studio에서 지원하는 주요 Amazon Bedrock 모델 예시입니다:

• Anthropic: Claude 3.7 Sonnet, Claude 3.5 Haiku
• Amazon: Titan Text G1, Nova 시리즈
• Cohere, Meta, Mistral 등 다수 국내외 벤더 모델

각 모델은 aws:bedrock:foundation-model ARN을 통해 호출되며, 필요한 경우 모델별로 IAM 정책을 커스터마이징해 접근을 제한하거나 허용할 수 있습니다.

5. 배포 자동화: SageMaker Unified Studio 도메인 설정

• SageMaker 콘솔에서 도메인 생성 시, 위에서 생성한 소비 및 관리 역할을 각각 지정
• IAM Identity Center 연동 설정 포함
• 이후 추가 프로젝트 생성 및 모델 등록은 UI 기반으로 자동화 처리 가능

결론

Amazon SageMaker Unified Studio와 Amazon Bedrock을 활용한 모델 접근 권한 세분화는 단순한 기술적 구성 요소를 넘어, 조직 전체의 AI 거버넌스 전략과 직결되는 중요한 요소입니다. 본 포스팅에서 제시한 방법들을 활용하면, 다중 프로젝트 및 협업 환경에서의 모델 사용을 체계적으로 제어하면서도, 민첩한 생성형 AI 활용을 지속적으로 확대할 수 있습니다.

자동화된 정책 구성과 도메인/프로젝트 단위의 권한 설정은 중앙통제 방식의 보안 체계를 효과적으로 구현하는 동시에, 데이터 과학자와 개발자는 필요한 도구와 모델을 자유롭게 사용할 수 있도록 보장합니다. 이제 여러분의 조직도 SageMaker Unified Studio 기반 AI 환경을 안전하게 확장해보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/configure-fine-grained-access-to-amazon-bedrock-models-using-amazon-sagemaker-unified-studio/