Exploring Access Control Solutions with Amazon Quick and Bedrock

서론

현대의 기업들은 점점 더 복잡한 데이터베이스 및 지식 기반을 활용하여 중요한 정보를 구축하고 있습니다. 이와 같은 정보가 민감한 내용을 포함하고 있는 경우, AI 기반 솔루션은 이 정보를 안전하게 처리하기 위한 접근 제어가 필수적입니다. 이번 포스트에서는 Amazon Quick와 Amazon Bedrock Knowledge Bases가 이러한 접근 제어 문제를 효과적으로 해결하는 방식을 탐구합니다.

본론

데이터 기반 AI를 구축하면서 가장 어려운 부분 중 하나는 바로 민감한 정보를 포함한 문서에 대한 접근 권한을 유지하는 것입니다. 이를 위한 기존의 접근 방식 중 하나는 다층 구조의 접근 제어 리스트(ACL)를 사용하는 것이지만, Amazon은 보다 진보된 접근법인 실시간 접근 제어를 도입했습니다. 실시간 ACL 확인은 쿼리 시점에서 권한을 검증하여 가장 최신의 권한이 반영되도록 합니다.

이 시스템은 2단계에 걸쳐 동작합니다: 첫째, 사전 검색 필터링이 벡터 인덱스를 통해 관련 문서들을 찾고; 둘째, 이 문서들에 대해 실시간 API 호출을 통해 Google Drive와 같은 출처에서 제공하는 권한을 다시 검증합니다. 이 과정을 통해 사용자는 자신이 접근 권한이 있는 문서에서만 AI 응답을 받을 수 있습니다.

사례

Mondelēz International은 35,000명 이상의 직원들이 이 시스템을 통해 각자의 권한에 맞춰 정보에 접근할 수 있게 했으며, 이를 통해 보다 안전하고 효율적으로 AI의 힘을 빌리고 있습니다.

결론

Amazon Quick와 Amazon Bedrock의 능력은 기업들이 AI 기반 접근 시스템을 신뢰할 수 있는 기반으로 삼기에 충분합니다. 실시간 ACL 검증을 통해 보다 엄격한 보안 통제가 가능하며, 변화하는 권한을 즉시 반영함으로써 보안 격차를 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 AI 도입에 있어 더 큰 자신감을 가질 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/rethinking-access-control-for-rag-with-amazon-quick-and-amazon-bedrock/