데이터와 LLM의 안전한 통합을 위한 필수 보안 요소

많은 조직이 점차 개인 데이터를 활용해 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하기 시작하면서, 보안의 중요성이 커지고 있습니다. 실제로, 최근 실시된 MIT 설문조사에 따르면, 응답자의 대다수(59%)가 데이터 거버넌스, 보안, 개인정보 보호를 주요 우려 사항으로 꼽았고, 48%는 데이터 통합의 어려움을 지적했습니다. 안전한 통합을 처음부터 구축하는 것은 가능하지만, 인증, 암호화, 규정 준수 등을 설정하고 관리하려면 전문 지식과 더불어 상당한 시간이 필요합니다. 조직이 사용하려는 LLM마다 이 작업을 개별적으로 수행해야 한다고 상상해 보세요. 운영 복잡성이 기하급수적으로 늘어날 것입니다.

이 블로그에서는 보안 필수 요소에 대한 인사이트를 얻고, 이러한 원칙을 기반으로 구축된 Snowflake Cortex AI가 개발자들이 Anthropic, OpenAI, Mistral, DeepSeek 또는 Meta 등 선호하는 프런티어 모델로 애플리케이션을 구축하는 데 집중할 수 있도록 어떻게 지원하는지 파악할 수 있습니다.

데이터 및 AI 통합 관련 보안 체크리스트

대규모 언어 모델(LLM)과 데이터를 통합하려면 민감한 정보를 보호하기 위해 여러 주요 보안 영역을 신중하게 고려할 필요가 있습니다. 멀티 팩터 인증(MFA)을 포함한 강력한 인증은 무단 액세스를 방지하는 추가적인 보안 계층을 제공하므로 매우 중요합니다. 강력한 액세스 제어를 구현하면 승인된 사용자와 AI 서비스만 데이터에 접근하도록 보장할 수 있습니다. 데이터 흐름을 보호하기 위해서는 '제로 트러스트 아키텍처'를 통해 데이터에 접근하는 서비스 체계를 통제하는 강력한 네트워크 보안을 확립하는 것이 필수적입니다.

저장 데이터와 전송 중인 데이터를 암호화로 보호하는 것은 또 다른 중요한 조치로, 민감 정보를 무단 액세스로부터 보호할 수 있습니다. 보안 모니터링 및 이상 감지 기능을 구축하면 잠재적 위협에 대한 일관된 실시간 검사와 더불어, 철저한 조사를 위한 감사 추적을 수행할 수 있습니다. 산업별 요구 사항을 충족하고 법적 위험을 완화하려면 규정 준수 및 인증 체크리스트(SOC 2, ISO 42001, HIPAA 등)를 운영해야 합니다. 정기적으로 보안 패치와 취약점 업데이트를 적용하는 것 또한 시스템 방어 능력을 강화하고 최신 상태를 유지하는 데 중요합니다. 마지막으로, 신속한 인시던트 대응 프레임워크를 구축하면, 보안 위험을 빠르고 효과적으로 억제하고 해결할 수 있습니다. 또한, 지속적인 침투 테스트를 통해 잠재적 취약점을 사전에 파악함으로써 시스템이 진화하는 위협에 효과적으로 대비하도록 보장합니다.

Snowflake Cortex AI가 보안을 간소화하는 방법

Cortex AI는 AI 데이터 에이전트 구축에 필요한 정형 및 비정형 데이터 검색 및 오케스트레이션 서비스와 함께 업계 최고의 LLM을 제공합니다. 이는 Snowflake의 보안 경계 내에서 직접 운영되어, 보안 설정 및 유지 관리에 드는 시간을 절약합니다. 포괄적인 제어 기능을 제공하는 Cortex AI를 통해 개발자는 개발에 집중하고, 플랫폼 팀은 더 많은 사용 사례를 안전하고 손쉽게 온보딩할 수 있습니다.

Figure 1. Language and Embedding model families running in Snowflake via Cortex AI

Snowflake Cortex AI는 LLM 기능을 활용하는 동시에, 데이터를 보호하기 위한 여러 핵심 보안 조치를 통합하고 있습니다. Cortex LLM REST API를 사용하면 강력한 인증을 위해 키 쌍 인증이 적용됩니다. 또한, Snowflake는 플랫폼에 액세스하는 사용자에 대해 멀티 팩터 인증 (MFA)을 지원하여 로그인 보안을 강화합니다. 이러한 인증 방법은 트래픽의 출처를 제어하기 위해 네트워크 정책과 결합되어 더욱 강화될 수 있습니다.

액세스 제어는 Snowflake의 통합된 데이터 중심 역할 기반 액세스 제어(RBAC) 시스템을 통해 간소화되어 데이터와 AI 리소스에 대한 액세스를 대규모로 관리합니다. 특히, snowflake.cortex_user 데이터베이스 역할은 어떤 사용자가 LLM 기능에 접근할 수 있는지에 대한 세부적인 제어를 허용합니다. 모델 허용 목록 및 RBAC 정책은 특정 모델에 대한 액세스를 세부적으로 제어하는 데 도움이 됩니다. 네트워크 보안의 경우, Snowflake 계정과 같은 리전 내에서 LLM 사용 시, 해당 LLM은 Snowflake의 안전한 경계 내에 완전히 포함됩니다. 데이터베이스와 AI 서비스 간의 데이터 전송은 제로 트러스트 모델에 따라 인증 및 암호화됩니다. 크로스 리전 시나리오에서는 요청이 다른 Snowflake 클라우드 리전의 LLM으로 전송될 수 있습니다. 예를 들어 사용자의 Snowflake 계정이 AWS US East 1(N. Virginia)에 있고, Cortex AI LLM이 Azure East US 2 (Virginia)에 있는 경우, 전송 중 데이터에는 FIPS 준수 알고리즘이 적용되며 TLS 1.2 이상을 통해 상호 보호됩니다.

데이터 암호화는 저장 및 전송 시 모두 적용됩니다. 사용자의 데이터는 사용자 계정에 연결된 고유 키로 클라이언트 측에서 저장 중 상태로 암호화되며, 클라우드 서비스 공급자의 서비스 측 암호화도 적용됩니다. 앞서 언급한 바와 같이, 데이터는 신뢰할 수 없는 네트워크를 통해 전송되는 경우에도 TLS 1.2 이상으로 암호화되고 인증됩니다. 모니터링 및 로깅의 경우, Snowflake의 위협 감지 팀은 로그 내에서 보안 신호를 식별하기 위해 독자적인 기술을 활용해 데이터에서 발견된 이상 징후에 대한 경고를 제공합니다. 또한, Snowflake의 지원 및 엔지니어링 팀은 성능 저하나 기타 문제 발생 시 신속하게 문제를 해결하기 위해 교대 근무를 유지합니다.

규정 준수 측면에서, 사용자는 현재 Snowflake에 적용되는 모든 규정 준수 인증의 혜택을 누릴 수 있습니다. 패치 관리 및 업데이트는 Snowflake의 정교한 취약성 관리 시스템을 통해 처리되며, 이 시스템은 1차 워크로드를 스캔하고 가장 엄격한 규정 준수 체계에 맞춰 패치 및 수정 작업을 수행합니다. 인시던트 보고를 위해 Snowflake의 전담 인시던트 대응 및 위협 감지 팀은 보안 사고 처리에 필요한 강력한 시스템을 갖추고 있으며, 여기에는 준비된 계획과 정기적으로 검증된 시나리오가 포함됩니다. 마지막으로, Snowflake는 지속적인 침투 테스트 수행을 위해 HackerOne의 공개 버그바운티 프로그램을 통해 내부 침투 테스트를 보완함으로써, 진화하는 위협에 대한 탄력적인 시스템을 유지하고자 잠재적인 취약점을 사전적으로 식별합니다.

요약

LLM 및 기타 AI 서비스의 안전한 통합은 복잡할 수 있으며 광범위한 구성을 필요로 합니다. 사용자가 직접 수행할 경우, 개발이나 사용 사례 배포의 확장에 시간이 소모되는 복잡한 워크플로를 처리해야 하며, 악의적인 행위자가 악용할 수 있는 일관성 없는 구성 및 제어라는 위험에 노출될 수 있습니다.

Snowflake Cortex AI는 여러 최첨단 LLM에 대한 안전한 액세스를 제공하며, 이는 어떤 클라우드 서비스 공급자도 제공할 수 없는 독보적인 기능입니다. 다른 Snowflake 제품과 동일하게 이들 모델에 대한 사용자 인증 및 액세스 제어를 구성하기만 하면 됩니다. 네트워크 보안, 데이터 암호화, 모니터링 및 로깅, 규정 준수, 패치 관리 등은 백엔드에서 Snowflake Secure Platform을 통해 자동으로 처리됩니다. 이 안전한 서비스형 LLM을 활용하면 복잡하면서도 중요한 보안 관리보다 혁신에 집중할 수 있습니다.