Amazon Bedrock AgentCore를 통한 AI 코드 보안 및 최적화 혁신

Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 AI 코드 보안 및 실행 최적화

AI 기술이 일상 속으로 깊이 파고들면서, 다수의 테넌트(Tenant) 환경에서 AI 코드 실행의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히 Benchling과 같은 생명과학 기업들은, 여러 고객이 동시에 사용하는 환경에서 안전하게 AI 에이전트가 생성한 코드를 실행해야 하는 도전 과제에 직면하고 있습니다. Amazon Bedrock AgentCore와 같은 플랫폼은 이러한 요구를 명확히 해결할 수 있는 최적의 해결책을 제공합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Benchling의 사례를 통해 다중 테넌트 AI 에이전트 보안 아키텍처에 대해 알아보겠습니다.

주요 아키텍처 개요

Benchling의 AI 애플리케이션은 과학자들을 위해 다양한 테넌트에서 과학적 코드를 생성합니다. 이때 보안 요건은 까다롭습니다. 각 세션은 해당 테넌트의 데이터만 사용해야 하며, 교차 테넌트 데이터 접근은 허용되지 않습니다. Benchling은 Amazon Bedrock AgentCore를 활용하여 AI 에이전트 코드를 안전하게 실행하기 위한 계층별 방어 아키텍처를 구축했습니다.

Amazon Bedrock AgentCore는 VPC 모드에서 운영되며, 각 테넌트의 세션은 완전히 고립되어 있습니다. 네트워크 접근은 AWS Security Token Service를 통해 동적으로 관리되며, DNS Firewall과 VPC 엔드포인트 정책을 적용하여 데이터 탈출 가능성을 최소화합니다.

사례 연구: Benchling의 방어 기반 아키텍처

Benchling은 AI 에이전트가 코드 인터프리터를 통해 과학적 코드를 실행할 때 발생할 수 있는 보안 문제를 해결하기 위해 'Untrusted Code Account'라는 별도의 AWS 계정을 사용합니다. 이 계정은 인터넷과 직접 연결되지 않으며, VPC 엔드포인트를 통해서만 허용된 네트워크 경로를 사용합니다.

Benchling은 AgentCore Code Interpreter를 VPC 내에 배포하여, 벤더에서 제공하는 기본 설정을 넘어서서 완전한 보안 제어 및 네트워크 고립을 보장합니다. DNS 해상도는 Amazon Route 53 Resolver DNS Firewall을 사용하여 제어되며, 이를 통해 의도치 않은 데이터 유출을 방지합니다.

결론

Benchling의 사례는 다중 테넌트 환경에서 AI 에이전트 코드 실행 보안을 어떻게 강화할 수 있는지를 명확히 보여줍니다. Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 취약성이 있는 고유 코드를 철저히 격리하며, 이를 통해 보안 사고의 잠재적인 위협을 최소화할 수 있습니다. 다양한 사용 사례를 수행하며 유연한 애플리케이션 배치, 네트워크 경로 제한, 지속적인 검증 등 여러 계층을 통해 보안 수준을 강화한 Benchling의 접근 방식은 다른 조직에도 충분한 시사점을 제공합니다.

Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter와 관련된 더 자세한 배포 가이드 및 활용 방법은 아래 원문 링크를 참조하시기 바랍니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-benchling-secured-multi-tenant-ai-agents-with-amazon-bedrock-agentcore/