AI 에이전트 도구 접근 통제 혁신 방법

소개

AI 에이전트의 도구 접근 통제를 위한 아마존 베드록 에이전트코어 게이트웨이(Amazon Bedrock AgentCore Gateway)가 최근 많은 기업에서 주목받고 있습니다. 특히, 기업 내부에서 사용되는 AI 에이전트가 어느 데이터에 접근하는지, 누가 접근 권한을 부여했는지, 만약 자격 증명이 유출될 경우 어떤 노출이 발생할지를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이 글에서는 아마존 베드록 에이전트코어 게이트웨이를 통해 AI 에이전트 접근을 어떻게 관리할 수 있는지에 대한 가이드를 제공하고자 합니다.

본문

핵심 내용 및 활용 사례

AI 에이전트를 통해 내부 도구에 무분별하게 접근하는 것을 통제하지 않을 경우, 기업은 다양한 리스크에 노출될 가능성이 큽니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 아마존은 체계적인 AI 에이전트 접근 제어 방식을 제공합니다. 이러한 방식은 주로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원 어시스턴트를 사용하여 각종 AI 도구를 효과적으로 통합하고 최적화하도록 돕습니다.

아마존 베드록 에이전트코어 게이트웨이는 AI 트래픽이 기업의 도구에 접근하는 단일하고 안전한 진입점을 제공하며, 이를 통해 권한 부여와 자격 증명 관리가 가능합니다. 또한, 에이전트코어 정책(AgentCore Policy)을 사용하여 AI 에이전트가 도구와 상호작용할 때의 보안 통제를 정의하고 시행할 수 있습니다.

SCOPE 1: CONNECT 단계

Scope 1에서는 최소화된 게이트웨이 구성을 통해 MCP 클라이언트가 에이전트코어 게이트웨이에 연결할 수 있도록 합니다. 이 단계에서는 주로 소수의 시범 사용자를 대상으로 Cognito에서 발급한 JWT Authenticator를 사용하여 첫 번째 도구를 만드는 것입니다. 이를 통해 기업은 기업 전반의 리소스에 대한 접근을 통제할 수 있으며, 사용자의 접근 로그를 기록하고 감사 목적으로 사용할 수 있습니다.

SCOPE 2: CONTROL 단계

Scope 2에서는 신원 인지 권한 부여를 도입하여 사용자의 권한 수준에 따라 도구 사용을 제한합니다. SSO를 통한 사용자 로그인 및 다이내믹 클라이언트 등록(DCR)을 통해 각 요청에 사용자 인증을 적용합니다. 이를 통해 더욱 세밀한 권한 제어와 프라이버시 보호를 시행할 수 있습니다.

SCOPE 3: CATALOG 단계

Scope 3에서는 자기주도적 도구 게시 및 다른 시스템과의 연결을 가능하게 하여 확장성과 자율성을 높입니다. 자체 도구 요청 및 승인 절차를 통해 도구 발행 및 권한 통제가 이루어지며, 사용자들은 중앙 관리되는 도구 목록을 통해 필요에 따라 도구를 사용할 수 있습니다.

SCOPE 4: HARDEN 단계

Scope 4에서는 네트워크 경계를 강화하여 고가용성 요구와 규제 요구사항을 충족할 수 있도록 합니다. 고급적인 서버 아키텍처와 더불어 다지역(多地域) DR을 지원하여 비즈니스 연속성을 확보합니다.

결론

아마존 베드록 에이전트코어 게이트웨이를 통한 AI 에이전트 도구 접근 통제는 매력적인 이점을 제공합니다. 안전성과 효율성을 동시에 보장할 수 있는 다중 스코프 아키텍처를 활용하여 기업의 데이터 보안을 강화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 AI 사용에 대한 투명성을 높이고, 보다 강력한 보안 체계를 구축할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/govern-ai-agent-tool-access-with-amazon-bedrock-agentcore-gateway