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Amazon Bedrock 기반 PolicyGuard: 코딩 어시스턴트를 위한 Pre-Model Semantic DLP 프레임워크
두줄요약
AI 코딩 어시스턴트의 프롬프트 유출 문제를 막기 위한 Pre-Model DLP 프레임워크 PolicyGuard를 소개했습니다. 자연어 정책 파일과 Hook 기반 차단으로 Bedrock 환경에서 민감 정보 보호를 강화하는 방법을 다뤘습니다.
핵심 내용
- AI 코딩 어시스턴트 사용 시 프롬프트에 포함된 API 키, 비밀번호, PII, 사내 기밀이 외부 LLM으로 유출되는 문제를 다룸
- 기존 규칙 기반 DLP와 LLM 안전 분류기의 한계를 지적하고, 프롬프트 제출 직후 모델 호출 전에 차단하는 Pre-Model Semantic DLP 프레임워크 PolicyGuard를 제안
- policy.txt 자연어 정책과 few-shot 예시로 ALLOW/BLOCK/REVIEW를 판정하며, fail-closed 설계와 Hook 연동으로 동작
- Bedrock 및 SageMaker 배포, 다국어 합성 데이터 평가, 모델 간 이식성, 규칙 기반 DLP 대비 높은 차단 성능과 정책 편집만으로의 빠른 개선 가능성을 제시
적용해볼 점
- 코딩 에이전트 입력 단계에서 사전 차단 게이트를 두어 민감정보 유출을 방지하는 구조 검토
- 정규식 중심 DLP와 의미 기반 분류를 결합한 하이브리드 방어 구성 검토
- 조직 정책을 자연어 파일로 관리해 보안 담당자가 직접 수정 가능한 운영 방식 고려