Amazon Bedrock 보안을 위한 Datadog 기반 AI 보안 자동화 전략

클라우드 AI 보안을 위한 필수 가이드: Datadog을 활용한 Amazon Bedrock 오탐지 방지 및 보안 자동화

클라우드 환경에서 생성형 AI 서비스인 Amazon Bedrock을 도입하는 기업이 빠르게 증가함에 따라, AI 인프라의 보안 역시 중요한 이슈로 부상하고 있습니다. 특히 미설정(Misconfiguration)은 데이터 유출, 무단 접근, 모델 악용 등 심각한 문제로 이어질 수 있기 때문에 이에 대한 사전 탐지와 대응이 필수적입니다. 본 포스팅에서는 Datadog Cloud Security를 활용해 Amazon Bedrock 환경의 보안을 자동화하고 오탐지를 방지하는 방안을 소개합니다.

Amazon Bedrock의 보안 아키텍처

Amazon Bedrock은 생성형 AI 모델을 안전하게 사용할 수 있도록 다양한 보안 메커니즘을 내장하고 있습니다. 데이터는 TLS 1.2 이상의 프로토콜을 통해 전송 중 암호화되며, 저장 시에는 AWS KMS를 통해 보호됩니다. 또한 IAM 및 리소스 기반 정책을 통해 정밀한 접근 제어가 가능하고, AWS PrivateLink를 사용해 외부 노출 없는 VPC 기반 통신이 가능하여 네트워크 보안도 강화할 수 있습니다. 시스템 전반은 ISO, SOC, HIPAA, GDPR 등을 포함한 주요 인증을 충족하도록 설계되어 있습니다.

Bedrock 환경 보안의 핵심: Misconfiguration 탐지

아무리 보안 기능이 뛰어나더라도, 잘못된 설정은 시스템 전체의 취약점이 될 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 설정 미스는 심각한 보안 이슈로 이어질 수 있습니다.

• 퍼블릭 접근이 허용된 S3 버킷에 Bedrock 학습 데이터 저장
• 퍼블릭 쓰기가 가능한 S3 버킷을 학습에 활용
• Guardrails에서 민감 정보 필터링 비활성화
• 프롬프트 공격 방지 기능 미사용 등

Datadog Cloud Security를 활용하면 이와 같은 보안상 결함을 실시간으로 탐지하고, 자동화된 가이드를 기반으로 신속히 대응할 수 있습니다.

활용 사례: 퍼블릭 S3 학습 데이터 탐지 및 대응

일반적으로 Amazon Bedrock 모델을 커스터마이징하기 위해서는 S3 버킷에 데이터를 업로드해야 합니다. 이때 개발자의 실수로 퍼블릭 쓰기 권한이 활성화된 S3 버킷을 사용할 경우, 공격자는 해당 데이터에 악의적인 내용을 주입(Data Poisoning)하여 모델의 동작을 왜곡시킬 수 있습니다. Datadog은 이런 조건을 자동으로 탐지해 경고를 생성하고, 수정 방법까지 제공해줍니다.

이러한 자동화 기능은 기반 인프라, 접근권한, 민감정보 노출 여부까지 통합해서 위험 점수를 계산하고 우선순위를 지정해줍니다. 이를 통해 기업은 단순 탐지를 넘어서, 실제 대응에 효과적으로 집중할 수 있습니다.

컴플라이언스 자동화

Datadog은 보안 탐지 기능뿐만 아니라 컴플라이언스 프레임워크도 제공합니다. 예를 들어, GDPR이나 HIPAA와 같은 규제를 준수하는 지 여부를 자동 점검하고, 내부 규정을 맞춤 구성할 수 있습니다. 설정 후 실시간으로 준수 상태를 모니터링하고, 문제 발생 시 알람 및 수정 가이드도 함께 제공됩니다.

배포 가이드: Datadog Cloud Security 구축 방법

Datadog Cloud Security는 두 가지 방식으로 배포 가능합니다.

1. 에이전트리스 배포: AWS 계정 통합을 통해 IAM 권한으로만 보안 검사를 수행
2. 에이전트 기반 배포: Datadog Agent를 EC2, ECS, EKS 등에 설치해 더 심도 깊은 운영 정보 수집

AWS 통합 후에는 수 백 개의 기본 보안 탐지 규칙이 자동 적용되며, 사용자 조직에 맞는 커스텀 규칙도 생성할 수 있습니다. DevSecOps 환경에서도 쉽게 통합 가능하며, JIRA, Slack, PagerDuty 등 다양한 대응 도구와도 연결됩니다.

자동화된 AI 보안 분석기 “Bits”

보안 탐지에서 중요한 것은 탐지 후 대응입니다. Datadog에서 발표한 Bits AI Security Analyst는 AWS CloudTrail 로그를 분석하여 각 보안 이벤트의 위험도를 AI가 자동으로 판별해줍니다. 이를 통해 경고 탐지 → 대응 티켓 발행 → 수정 가이드 제공까지의 과정을 AI 기반으로 자동화할 수 있어 운영 효율이 급격히 향상됩니다.

결론: 생성형 AI 보안을 위한 전략적 접근

Amazon Bedrock같은 생성형 AI 환경에서는 높은 유연성과 접근성을 제공하는 한편, 그만큼 더 정교한 보안 체계가 요구됩니다. Datadog Cloud Security는 misconfiguration 탐지, 위험 분류, 자동 수정 가이드를 통해 AI 보안을 실현할 수 있게 해주며, 규제 대응도 자동화할 수 있는 강력한 도구입니다. AI 서비스를 도입 중이거나 보안 강화가 필요한 조직이라면, 지금 바로 Datadog Cloud Security의 활용을 고려해 보시기 바랍니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/detect-amazon-bedrock-misconfigurations-with-datadog-cloud-security/