DevOps를 위한 AI 가드레일 플레이북

이 게시물은 대규모 언어 모델(LLM) 사용 시 발생할 수 있는 보안 위험을 방지하기 위한 AI 가드레일의 개념과 구현 방법을 설명합니다.

AI 가드레일의 정의와 필요성

• 입력과 출력을 실시간으로 모니터링하고 제어하는 보안 시스템
• 프롬프트 인젝션, 개인정보 유출, 유해 콘텐츠 차단 등을 포함
• LLM의 환각, 편향, 악용 가능성, 기밀 노출 같은 위험 완화

AI 가드레일의 유형과 작동 구조

• 입력 가드레일: 사용자의 입력을 검증 및 정제
• 출력 가드레일: 모델의 응답을 후처리하여 유해 요소 차단
• 거부-정제-수정 정책을 적용해 안전성과 신뢰성 확보

구현 실습

• 코사인 유사도 기반 프롬프트 인젝션 차단 코드 예제
• Guardrails AI 라이브러리를 활용한 개인정보(PII) 차단 방법

맺음말

AI 가드레일은 완벽한 방어책이 아니며, 실시간 모니터링과 다중 방어 계층 도입 등 종합적 보안 전략과 병행해야 효과적입니다.