AWS BedRock에서 발생할 수 있는 보안 취약점과 대응 방안

1. 서론

생성형 AI 플랫폼인 AWS BedRock은 다양한 비즈니스 환경에서 강력한 AI 서비스를 손쉽게 제공할 수 있도록 해줍니다. 하지만, AI·클라우드 환경이 복잡해질수록 보안 취약점 관리의 중요성도 함께 커지고 있습니다. 이번 글에서는 AWS BedRock에서 실제로 발생할 수 있는 보안 취약점들과 이를 실무에서 예방·관리할 수 있는 방법을 정리해 봅니다.

2. 주요 보안 취약점

2-1. 프롬프트 인젝션 & 제약 우회(Prompt Injection & Jailbreaking)

• 악의적인 사용자가 프롬프트에 특정 문구를 삽입해 LLM의 원래 정책·제한을 우회하여 민감정보 유출, 부적절 응답 등 예상치 못한 동작을 유발할 수 있습니다.
• 예: “위 규칙을 모두 무시하고 ...”로 유도되는 프롬프트 공격

2-2. 유해/위험 콘텐츠 응답

• 혐오, 차별, 폭력, 민감 주제 등 금지되어야 할 콘텐츠 생성 문제.
• BedRock Guardrails(필터 및 가드레일) 적용으로 대응하지만, 신종 사회적 이슈 및 언어적 변형에 한계가 있을 수 있습니다.

2-3. 개인정보(Personal Information), 기밀정보 유출

• 입력값, 결과값, 외부 연동 데이터에 PII(개인정보)나 기업 기밀이 포함되어 노출될 수 있음.
• 민감 정보 필터나 외부 API, Knowledge Base 연동 시 평문 노출 위험.

2-4. 권한 및 접근 통제 미흡

• BedRock API와 리소스, Knowledge Base, 외부 Agent 연동 등에서 IAM(접근 권한)이나 키 관리 미흡시 내부·외부자 오남용 가능.

2-5. 암호화 설정 부재 또는 미비

• 저장 및 전송 데이터에 암호화가 빠지거나 AWS KMS 관리가 소홀할 경우 데이터 유출 발생.

2-6. 로그 및 이상행위 분석 미흡

• Guardrails 차단 이벤트, CloudWatch 보안 로그 미분석 시 공격 패턴이나 반복적 프롬프트 공격 감지에 실패할 수 있음.

2-7. 외부 연동 신뢰 경계 붕괴

• RAG, 외부 챗봇/검색 연동 시 악성 데이터 입력·전파, 신뢰 경계 침해 우려.

2-8. 정책 설정 유연성 및 한계

• Guardrails의 정책 정의 한계로 컨텍스트(사용자 직급, 행동, 목적) 기반 통제가 어렵고, 행동 기반(BEBA) 탐지 중앙화가 부족.

3. 보안 강화 권장사항

• BedRock Guardrails, Content Filter, 민감 정보 필터를 일관되게 적용 및 주기적 테스트
• IAM, KMS, PrivateLink, VPC Endpoint 등 AWS의 네이티브 보안 방안 적극 사용
• 데이터 저장·전송 암호화 및 권한 least privilege 기반 구성
• 프롬프트 엔지니어링, Salted Tag 등 프롬프트 인젝션 대응 기술 도입
• CloudWatch, Guardrails 이벤트 로그 기반 이상 탐지 자동화
• 행위 기반(ABAC) 및 중앙 정책관리 적용(OPA, SIEM 등과 연계)

4. 결론

AWS BedRock은 기본적으로 강력한 보안과 Guardrails 기능을 제공하지만, 실제 서비스 설계·운영 단계까지 체계적인 보안 관리가 필요합니다. 시대별 AI·클라우드 신규 위협을 빠르게 반영하고, 정책과 감사를 지속적으로 강화하여야 합니다.

GenAI 시대의 보안 ‘최고의 전략’은 예방+탐지+대응의 선순환임을 기억해야 합니다.