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Dev.toSecurity
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3계층 제어 아키텍처를 통한 AI 데이터 유출 원천 차단
Controlling Employee AI Usage on Managed Devices: Browser Controls, Cloudflare AI Gateway, and AWS Bedrock
AI 요약
Context
사용자의 AI 도구 활용 증가로 인한 기업 내부 데이터의 무분별한 외부 유출 리스크 증대. 기존의 단순 차단 방식은 Shadow AI 사용을 조장하여 보안 사각지대를 생성하는 한계 노출.
Technical Solution
- Browser 기반 AI 사용 제어를 위해 MDM 기반의 SWG, CASB, DLP 통합 검사 경로 구축
- Cloudflare Gateway를 통한 TLS Inspection 및 실시간 프롬프트 데이터 유출 탐지 로직 구현
- Application API 트래픽 제어를 위해 Cloudflare AI Gateway를 배치하여 API 호출 가시성 확보 및 Rate Limit 적용
- 민감한 내부 워크플로우 처리를 위해 AWS Bedrock 기반의 격리된 AI 환경과 Bedrock Guardrails 적용
- RAG 아키텍처 내 문서 레벨 권한 제어를 통한 데이터 접근 제어 최적화
- 모든 계층의 로그를 SIEM으로 통합하여 전사적 AI 트래픽 모니터링 및 감사 체계 완성
실천 포인트
- AI 도구를 Approved/Restricted/Blocked 세 단계의 분류 모델로 정의하여 정책 구체화 - MDM을 통해 루트 인증서 및 Proxy 설정 강제 적용으로 TLS Inspection 경로 확보 - 개인 계정과 기업 전용 Tenant를 구분하는 Tenant Control 정책 적용 검토 - 데이터 유출 경로를 Browser, API, Internal Workflow 3가지 경로로 분리하여 제어 설계