Amazon Bedrock Guardrails로 안전하고 확장 가능한 생성형 AI 게이트웨이 구축

기업의 생성형 AI 활용이 증가함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM)을 안전하고 책임감 있게 운영하기 위한 정책과 감사 통제가 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 금융, 헬스케어, 공공기관 등 고위험과 민감 정보 처리가 요구되는 분야에서는 더욱 그렇습니다. 많은 기업들이 자체 생성형 AI 게이트웨이 또는 LiteLLM, Kong AI Gateway처럼 상용 솔루션을 통해 다양한 LLM 모델에 접근하고 있으나, 서로 다른 공급자의 모델에 대해 안전 정책을 일관되게 적용하는 일은 여전히 과제로 남아 있습니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock의 Guardrails 기능을 기반으로 한 중앙화된 보호 장치를 생성형 AI 게이트웨이에 통합하여, LLM을 기업 환경에서도 안전하고 확장 가능하게 활용할 수 있는 방법을 소개합니다. 해당 구성은 자동화된 검열, 로그 및 분석 기능, 비용 청구 메커니즘까지 포함하여 실환경에 바로 적용 가능한 통합적인 아키텍처를 제공합니다.

중앙 집중형 보호 장치 구성은 다음과 같은 과정을 따릅니다. 인증된 사용자는 HTTPS 요청을 통해 생성형 AI 게이트웨이에 접근하고, 이 요청은 Amazon ECS Fargate 상에서 작동 중인 게이트웨이 앱으로 전달됩니다. 응답 전에는 Amazon Bedrock의 ApplyGuardrail API를 통해 입력 내용을 확인하고, 위험하거나 허용되지 않은 콘텐츠가 포함되어 있다면 요청을 차단하거나 개인정보를 마스킹하여 처리합니다. 이후 모델 공급자(Amazon Bedrock 혹은 Azure OpenAI)로 요청이 전달되고 응답이 다시 사용자에게 반환됩니다.

이러한 보호 흐름은 입력값 중심의 검열 프레임워크를 통해 prompt safety를 보장하며, 특히 개인식별정보(PII)와 같은 민감 데이터를 AI 모델과 상호작용하기 전 단계에서 차단할 수 있다는 점에서 실용적인 보안을 제공합니다. 이는 Enterprise 환경에서 요구되는 컴플라이언스 대응을 위한 핵심 기능으로 자리잡고 있습니다.

프레임워크는 FastAPI, Gunicorn, Uvicorn, nginx 등을 기반으로 구성되었으며, AWS ECS Fargate와 Auto Scaling, Amazon CloudWatch와 Amazon Kinesis 중심의 관찰 및 로깅 체계를 제공합니다. AWS Glue와 Athena를 활용해 SQL 기반으로 세부 트랜잭션 항목을 분석할 수 있으며, 이는 내부 분석, 이상 탐지, 비용 분산(Chargeback) 구조 구축에도 활용됩니다.

하이라이트 되는 주요 기능은 다음과 같습니다:

1. Guardrails 강도 설정 (낮음/중간/높음)으로 부서별 위험 허용도를 반영한 세분화 설정 가능
2. 멀티 벤더 LLM 통합 지원 (Amazon Bedrock, Azure OpenAI 등)
3. 애플리케이션 로그, 오류 추적, 사용량 메트릭까지 포함한 통합 모니터링
4. 자동화된 배포 가이드 (Terraform + 자동 스크립트 기반)
5. 안전 정책의 자동 적용을 통해 오탐, 허용되지 않은 콘텐츠 차단

예를 들면, 다음과 같은 curl 명령어로 특정 호출에 대해 high 강도의 guardrail을 적용해 금융 관련 조언 요청을 차단할 수 있습니다.
출력에는 차단된 주제, 필터링 강도, 응답 행위(action)가 명확하게 기록되어 감사 및 분석에도 활용됩니다.

또 다른 예시에서는 사용자가 이름과 주민번호, 이메일 등의 민감 정보를 포함한 요청을 전송한 경우 Guardrail이 자동으로 개인정보를 마스킹하거나 차단하여 AI에게 전달하지 않도록 처리합니다. 이 보호 로직은 Amazon Bedrock Guardrails의 ‘sensitiveInformationPolicy’를 활용한 설정이며, 실시간 적용 결과는 로그에 명확히 기록됩니다.

솔루션의 배포는 GitHub 저장소의 deploy.sh 및 verify.sh 스크립트를 통해 코드와 인프라를 동시에 자동 구성할 수 있으며, 개발자 노트북에서 로컬로 테스트를 수행하는 것도 가능합니다.

이러한 구성은 비용 측면에서도 합리적인 수준으로 유지될 수 있도록 설계되어 있습니다. 월 200 수준의 쿼리와 중간 크기의 입력/출력을 기준으로 했을 때, 총합 $170 ~ $260 수준의 비용이 소요되며, 모델 복잡도 및 처리 토큰 수에 따라 달라집니다.

생성형 AI를 도입하는 조직이 반드시 고려해야 할 보안, 규정 준수, 운영 효율성 측면의 요구사항을 Amazon Bedrock Guardrails 기반 게이트웨이를 통해 보다 쉽고 자동화된 방식으로 충족할 수 있습니다. 특히 기업 내부의 IAM 설정, API Token 관리, LLM 선택적 호출, 통합 비용 분석 등의 기능을 통합적으로 관리함으로써 운영 효율화도 기대할 수 있습니다.

생성형 AI 기술의 활용이 확대되고 있는 지금, 중앙화되고 멀티 프로바이더를 지원하는 이와 같은 아키텍처는 산업별 여러 기술 요건을 만족시키는 효과적인 대안이 될 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/safeguard-generative-ai-applications-with-amazon-bedrock-guardrails/