AI 에이전트 보안을 위한 정책과 람다 인터셉터의 활용

AI 시스템이 고도화됨에 따라 보안은 더욱 중요한 화두가 되고 있습니다. 특히 AI 에이전트가 기업 내 다양한 워크플로우를 자동화하는 과정에서 보안을 강화하는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 AWS의 Amazon Bedrock AgentCore Gateway를 이용하여 AI 에이전트의 안전한 사용을 돕는 방법과 이를 위한 정책 및 람다 인터셉터의 활용 사례를 살펴보겠습니다.

AI 에이전트 보안의 도전과제

기업에서는 AI 에이전트를 통해 수백 개의 도구에 접근하지만 이는 필연적으로 보안 문제를 유발합니다. 특히 많은 기업에서 사용하는 규모가 큰 AI 플랫폼에서는 정책과 동적 검증을 통해 에이전트의 접근을 제어하는 것이 필수적입니다. Amazon Bedrock AgentCore Gateway는 정책을 통한 결정론적 접근 제어와 람다 인터셉터로 동적 검증을 제공합니다.

Amazon Bedrock AgentCore를 통한 보안 강화

결정론적 접근 제어

정책은 Amazon Bedrock의 Cedar 언어를 기반으로 하며, 각 요청을 주체, 액션, 리소스와 비교하여 허용 혹은 거부를 결정합니다. 이를 통해 에이전트의 행동을 예측 가능하고 일관되게 규제할 수 있습니다.

동적 검증과 플로우 제어

람다 인터셉터는 도구 호출 전후에 실행될 코드를 정의하여 동적 검증, 페이로드 확장, 토큰 교환, 응답 필터링 등 다양한 기능을 지원합니다. 이를 통해 에이전트의 동작을 세밀하게 제어할 수 있는 구조를 제공합니다.

활용 예시

예시로서, 랜드포메이션 데이터 에이전트를 사용하여 정책과 람다 인터셉터를 어떻게 결합하여 지역 기반 접근 제어를 구현할 수 있는지를 설명합니다.

구현 사례: 지역 기반 접근 제어

예제 아키텍처

위 구조는 Streamlit UI를 이용해 사용자를 인증하고, AgentCore Runtime에서 각 사용자의 세션을 분리하여 관리합니다. 에이전트는 Lambda Interceptor를 통해 요청을 동적으로 검증합니다.

수평적 보안 구조

요청은 인터셉터를 통해 지리 정보 및 사용자 ID를 동적으로 주입받고, 그 정보를 기반으로 Cedar 정책이 실행됩니다. 이렇게 결합된 구조는 정적 규칙과 동적 데이터를 모두 활용하여 에이전트 행동을 예측 가능하게 제어합니다.

결론

AI 에이전트의 보안 강화를 위해 결정론적 정책과 동적 검증을 결합한 아키텍처는 필수적입니다. 이러한 구조를 활용하여 기업들은 신뢰할 수 있는 AI 환경을 구축할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/secure-ai-agents-with-policy-and-lambda-interceptors-in-amazon-bedrock-agentcore-gateway/