보안 AI 애플리케이션 개발 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 애플리케이션 개발자, 보안 엔지니어, 데이터 프라이버시 관리자

핵심 요약

• LLM은 원본 비밀 정보를 절대 볼 수 없도록 설계해야 한다.
• AES-256-GCM 암호화를 사용해 민감 데이터를 암호화하고, LLM에 암호화된 토큰만 전달.
• 로컬 LLM 실행(Ollama)이나 Trusted Execution Environment (TEE)를 통해 완전한 데이터 주권 확보.

섹션별 세부 요약

1. 기본적인 위험 요소

• 제3자 LLM 제공업체에 민감 정보 노출: 암호키, PII, 금융 정보가 암호화되지 않은 상태로 전달.
• 중간자 공격(Man-in-the-Middle): TLS가 아닌 서버 또는 네트워크 경로의 취약점으로 데이터 유출 가능성.
• 클라이언트 측 취약점: 브라우저 내에서 비밀 정보를 처리할 경우 악성 확장 프로그램에 의해 수집될 수 있음.

2. 암호화 기반 보안 구현

• AES-256-GCM 암호화: Node.js의 crypto 모듈을 사용해 데이터를 암호화하고, LLM에 암호화된 토큰 전달.
• 암호화 키 관리: createKey(), encrypt(), decrypt() 함수를 통해 키 생성 및 데이터 처리.
• Vercel AI SDK와 통합: generateText() API로 암호화된 데이터를 LLM에 전달하고, 암호화된 결과를 복호화하여 실행.

3. 로컬 LLM 실행 (Ollama)

• 로컬 환경에서 모델 실행: Ollama를 사용해 데이터가 외부로 전송되지 않도록 설계.
• 보안 이점:
• 데이터 주권: VPC/로컬 머신 내에서만 데이터가 처리됨.
• 비용 효율성: API 토큰 비용 없음 (하드웨어 비용만 발생).
• 하드웨어 요구사항: 고성능 GPU와 충분한 RAM이 필요.

4. Trusted Execution Environment (TEE)

• 하드웨어 보안 영역: CPU 내부의 TEE에서 민감한 데이터 및 AI 에이전트 실행.
• 보안 기능:
• Attestation: TEE가 진정한 환경임을 암호적으로 증명.
• Sealed Data: 하드웨어 내부에 저장된 키로 데이터 암호화.
• Secure Inference: TEE 내에서 LLM 추론 수행 (예: 의료 기록, 금융 정보 처리).
• 사용 사례: Apple Secure Enclave, AWS Nitro Enclaves, Azure Confidential Computing.

결론

• 보안 강화를 위해 LLM에 민감 정보 노출을 방지하고, 암호화 또는 로컬/TEE 실행을 적용해야 함.
• 실무 적용 팁:

- 암호화 시 AES-256-GCM을 사용하고, 키 관리 시 AWS KMS 또는 HashiCorp Vault와 같은 시스템 활용.

- Ollama를 사용해 로컬에서 모델 실행 시 localhost 네트워크만 사용.

- 고위험 시나리오(의료, 금융 데이터)에서는 TEE 기반 보안 구현 고려.