API 보안으로 AWS에서 AI 혁신을 안전하게 지키세요

점점 더 많은 조직이 AI를 적용하면서 AI 모델을 애플리케이션과 데이터에 연결해 학습과 추론에 활용하는 데 API가 필수 요소가 되고 있습니다. 하지만 API 연결이 늘어날수록 위험도 함께 커집니다. 공격자는 API를 악용해 데이터를 탈취하고, AI 모델을 우회하거나 심지어 모델 자체를 탈취할 수 있습니다. 

하나의 AI 애플리케이션에는 보안팀이 관리하기 어려운 수백 개의 API 엔드포인트가 있으며, 구성은 갈수록 복잡해지고 있습니다. Gartner에 따르면 2026년까지 API 수요 증가분의 30% 이상이 AI와 대규모 언어 모델(LLM) 기반 도구에서 발생할 것이라고 합니다.¹

AI에 사용하는 API의 보안 인프라를 반드시 챙겨야 합니다. 이 API는 고도의 공격으로부터 당신과 AI 투자를 보호하기 위해 세심한 주의가 필요하며, 특별한 감독과 인증 절차도 반드시 고려해야 합니다.

API 보안이 없으면 당신의 AI 모델은 프롬프트 인젝션, 모델 추출, 그리고 당신의 관리 범위를 벗어나 전혀 들여다볼 수 없는 섀도우 API 같은 여러 위협에 노출됩니다. 섀도우 API는 종종 보안 점검 없이 새로운 API 엔드포인트를 만드는 선의의 팀원이 만든 결과로, 누가 어떤 AI 모델에 접근하는지 추적이 어려운 사각지대가 생깁니다. 

적절한 보호 장치 없이 API 엔드포인트를 운영하면 상호작용 과정에서 개인 식별 정보(PII)나 지적 재산이 유출될 수 있으니 주의해야 합니다. 겉보기에는 무해한 프롬프트가 의도보다 훨씬 많은 정보를 드러낼 수 있습니다. API에 속도 제한을 두지 않으면 과도한 요청으로 압도되어 서비스 거부(DoS) 공격에 취약해지고, 결과적으로 서비스 저하와 높은 컴퓨팅 비용을 초래할 수 있습니다. 

AI 모델과 애플리케이션을 보호하려면 탐지, 인증 그리고 AI 고유 위협으로 인한 위험 증가까지 포괄적으로 대응하는 API 보안 전략이 필요합니다. 아래 기능들을 우선적으로 확보하세요:

• 지속적인 탐색을 통해 AI 서비스에 연결된 새로운 API 엔드포인트를 감지해 실시간 가시성을 제공합니다. 
• 액세스 제어는 새 API 엔드포인트가 인증 절차를 철저히 따르고 최소 권한 원칙, 즉 필요한 권한만 부여되도록 시행합니다.
• 입출력 검증은 AI 모델로 오가는 모든 데이터를 검사해 악성 입력을 차단하고 민감한 정보 유출을 막습니다.
• 속도 제한은 API 호출에 임계값을 설정해 DoS 공격처럼 시스템 과부하를 막아줍니다.
• 이상 탐지는 모든 모니터링 소프트웨어처럼 정상 트래픽 패턴에서 의심스러운 행동을 찾아냅니다.

성공적인 AI는 개발과 보안을 균형 있게 갖춰야 합니다. Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, Amazon CodeWhisperer와 같은 서비스를 통해 인기 있는 기반 모델을 활용하거나 AI 기반 개발로 직접 구축하고 확장할 수 있습니다. F5는 AWS 서비스와 조화를 이루며, 핵심 API 보안을 제공하고 앞서 설명한 다섯 가지 기능을 통합하는 솔루션을 제공합니다. 

먼저 고려할 솔루션은 F5 Distributed Cloud API Security로, 섀도 IT로 생성된 API 엔드포인트도 자동으로 찾고 매핑합니다. 덕분에 더 깊이 있는 가시성을 확보해 보안 정책을 쉽게 적용하고 API를 남용, 데이터 유출, 무단 접근에서 확실히 보호할 수 있습니다.

다음으로, AWS WAF용 F5 관리형 규칙은 AWS Marketplace에서 제공되며 AWS WAF와 연동되도록 사전 구성된 규칙 세트 모음입니다. 이 API 특화 규칙 세트는 방어를 한층 강화하며, F5 보안 전문가들이 최신 위협에 맞춰 지속적으로 업데이트합니다. 

두 솔루션은 모두 모델에 대한 무단 접근을 차단하고, 중요한 데이터와 지적 재산권을 안전하게 지키며, 사람이든 기계든 AI를 정당하게 사용할 수 있도록 보장합니다.