클라우드 보안 전문가로서 규제 준수는 항상 우리의 최우선 과제 중 하나입니다. 그러나 오늘날 클라우드 환경은 그 어느 때보다 복잡해지고 있으며, 규제 준수의 어려움도 함께 증가하고 있습니다. 금융, 의료, 공공 등 다양한 산업 분야에서 GDPR [https://aws.amazon.com/ko/compliance/gdpr-center/], HIPAA [https://aws.amazon.com/ko/compliance/hipaa-compliance/], PCI DSS [https://aws.amazon.com/ko/compliance/pci-dss-level-1-faqs/], K-ISMS [https://aws.amazon.com/ko/compliance/k-isms/]와 같은 다양한 규제 프레임워크를 동시에 준수해야 하는 상황이 일반화되었습니다. 이러한 규제 프레임워크들은 각각 수십-수백 개의 통제항목을 포함하고 있으며, 이를 AWS 환경의 구체적인 기술적 통제 수단과 연결하는 작업은 많은 시간과 전문성을 요구합니다. 특히 AWS가 제공하는 570개 이상의 Config 규칙 중에서 각 규제 요구사항에 가장 적합한 규칙을 식별하는 것은 보안 전문가에게도 쉽지 않은 과제입니다.
더욱이, 규제 요구사항은 계속해서 진화하고 있습니다. 예를 들어, K-ISMS는 2021년 주요 개정을 거쳤으며, GDPR은 정기적으로 새로운 지침과 해석이 추가됩니다. 금융산업은 금융규제 샌드박스 규정을 2019년 도입한 이후 지속적으로 개선/발전 시켜 오고 있습니다. 이러한 변화에 발맞춰 클라우드 환경의 규제 준수 전략을 지속적으로 갱신해야 하는 필요성은 보안 담당자에게 큰 부담으로 작용합니다. 현재 많은 조직들은 이러한 규제-기술 매핑을 수동으로 관리하고 있습니다. 엑셀 시트나 문서를 통해 규제 요구사항과 AWS 서비스 및 구성을 연결하는 작업은 주관적 판단에 의존하기 쉬우며, 빠르게 최신성을 잃어버립니다. 또한 담당자가 바뀌거나 팀이 확장될 때마다 지식 전달의 어려움도 발생합니다.
이러한 상황에서 인공지능을 활용한 자동화된 접근법은 규제 준수의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 제공합니다. 특히 생성형 AI의 발전은 복잡한 텍스트 기반 규제 요구사항을 이해하고 이를 기술적 통제 수단과 연결하는 새로운 기회를 제공하고 있습니다.
본 블로그에서는 AWS 환경에서 다양한 규제 요구사항을 효과적으로 관리하는 아이디어를 하나 소개해드리고자 합니다. 특히 Amazon Bedrock [https://aws.amazon.com/ko/bedrock/]의 강력한 생성형 AI 기능과 AWS Config [https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/config/latest/developerguide/WhatIsConfig.html]의 포괄적인 규정 준수 모니터링 기능을 결합하여, 규제 요구사항을 AWS 구성 규칙과 비교하여 가장 적합한 규칙을 찾아주는 도구를 예로 들어 보겠습니다. 이 솔루션은 수동 매핑 과정에서 발생하는 시간 소모, 일관성 부족, 지식 격차와 같은 문제를 해결하며, 지속적으로 변화하는 규제 환경에 보다 민첩하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
솔루션: AI 기반의 규제 요구사항 자동 매핑 도우미 – CONFIG HELPER
이러한 문제를 해결하기 위해 Amazon Bedrock의 생성형 AI 기능과 AWS Config의 강력한 구성 관리 기능을 결합한 자동 매핑 도우미 : Config Helper 를 만들어 보았습니다. 이 솔루션은 K-ISMS와 같은 규제 요구사항을 분석하고, AWS Config의 수백개 규칙 중에서 가장 적합한 규칙을 자동으로 매핑해줍니다.
주의 사항
> 생성형 AI의 Non-determinative(비결정적) 특성은 동일한 입력(프롬프트)에 대해 확률적 모델을 기반으로 매번 다른 출력(응답)을 생성할 수 있는 것을 의미하며, 이는 AI가 창의적이고 다양한 결과물을 만들어낼 수 있게 하는 핵심 특징입니다. 하지만, 이러한 비결정적 특성으로 인해 생성형 AI의 출력 결과는 매번 달라질 수 있고 정확성이 보장되지 않을 수 있으므로, 중요한 의사결정이나 업무에 활용할 때는 반드시 사람의 검증과 확인이 필요합니다.
본 블로그 Part 1. 에서는 클라우드 보안 담당자가 생성형 AI를 활용하여 어떻게 업무를 효율화 할 수 있는지 아이디어를 제시하기 위한 내용으로 작성됩니다. 따라서 전체 코드가 포함되어 있지는 않으며, 어떻게 모델을 호출해서 원하는 쿼리를 포함할 수 있는지에 대한 코드를 예시로 들고 있습니다. 계속해서 더 많은 코드 예시와, K-ISMS외에 회사에서 임의로 작성한 보안 체크리스트를 사용하여 Config Rule을 찾는 내용이 포함된 Part 2. 가 이어질 예정입니다.
핵심 구성 요소
* Amazon Bedrock Knowledge Base [https://aws.amazon.com/ko/bedrock/knowledge-bases/?nc1=h_ls]: * 규제 요구사항 문서를 저장하고 효율적으로 검색
* RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 접근 방식으로 컨텍스트 파악
* 문서 업데이트 시 자동 동기화를 통한 최신 정보 유지
* AWS Config 규칙 [https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/config/latest/developerguide/evaluate-config_use-managed-rules.html]: * 클라우드 리소스의 구성을 모니터링하고 규정 준수 확인
* 570개 이상의 다양한 사전 정의된 규칙 활용 가능
* 스코어링/매핑 시스템: * 규제 요구사항과 AWS Config 규칙 간의 관련성 평가
* 0-10점 척도의 점수 부여 및 상세 근거 제공
[https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/2a459380709e2fe4ac2dae5733c73225ff6cfee1/2025/04/03/Image-1-1024x490.png]
AMAZON BEDROCK RETRIEVE API [HTTPS://DOCS.AWS.AMAZON.COM/KO_KR/BEDROCK/LATEST/APIREFERENCE/API_AGENT-RUNTIME_RETRIEVE.HTML] 활용
1. Amazon Bedrock Knowledge Base 쿼리하기
Amazon Bedrock Knowledge Base에서 관련 문서를 검색하는 방법은 다음과 같습니다:
def query_bedrock_kb(kb_id, query_text, kb_client, logger):
"""Bedrock Knowledge Base 쿼리"""
logger.info(f"지식 기반 쿼리 중: {query_text[:50]}...")
try:
response = kb_client.retrieve(
knowledgeBaseId=kb_id,
retrievalQuery={
'text': query_text
},
retrievalConfiguration={
'vectorSearchConfiguration': {
'numberOfResults': 30
}
}
)
results = response.get('retrievalResults', [])
return results
except Exception as e:
logger.error(f"지식 기반 쿼리 오류: {e}")
return []
이 함수는 Knowledge Base에서 쿼리 텍스트와 관련된 문서를 검색합니다. numberOfResults [https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration.html#bedrock-Type-agent-runtime_KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration-numberOfResults] 파라미터를 통해 반환할 결과의 수를 제어할 수 있습니다. Knowledge Base는 벡터 임베딩을 통해 의미적으로 유사한 문서를 효과적으로 찾아줍니다.
2. 규제 통제항목 추출을 위한 CLAUDE 모델 호출
Knowledge Base에서 검색한 문서를 바탕으로 구조화된 통제항목을 추출하는 방법:
def extract_regulatory_controls(kb_id, regulation_name, kb_client, bedrock_client, logger):
# Knowledge Base 검색 결과 취합
all_content = "\n\n".join([
result.get('content', {}).get('text', '')
for result in search_results[:20]
])
# Claude 모델에 전달할 프롬프트 구성
prompt = f"""
다음 K-ISMS 내용에서 모든 정보보호 통제항목 또는 요구사항을 추출해주세요.
각 통제항목마다 다음을 식별하세요:
1. 통제항목 ID 또는 번호 (예: "1.1", "2.3.4")
2. 통제항목 설명/요구사항 텍스트
응답은 다음 JSON 구조로만 작성해주세요:
[
{{
"id": "통제항목_ID",
"text": "통제항목 요구사항 텍스트"
}},
...
]
내용:
{all_content[:30000]}
JSON 배열만 반환해주세요. 통제항목을 최대한 많이 찾아주세요.
"""
# Claude 모델 호출
response = bedrock_client.invoke_model(
modelId=CONFIG["CLAUDE_MODEL_ID"],
contentType="application/json",
accept="application/json",
body=json.dumps({
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 15000,
"temperature": 0,
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
]
})
)
# 응답 처리
response_body = json.loads(response.get('body').read())
content = response_body.get('content', [])
if content and len(content) > 0:
text_content = content[0].get('text', '[]')
controls = json.loads(text_content)
return controls
이 코드는 먼저 Knowledge Base에서 검색한 문서를 결합한 다음, Claude 모델에 구조화된 형태로 통제항목을 추출하도록 요청합니다. 특히 프롬프트에서 원하는 출력 형식을 JSON으로 명확히 지정하는 것이 중요합니다. 일관된 결과를 얻기 위해 모델의 창의성을 최소화할 필요가 있습니다. temperature [https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/userguide/inference-parameters.html#inference-randomness]=0 같이 파라메타를 조정하면, 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.
3. 통제항목과 CONFIG 규칙 매핑을 위한 효과적인 프롬프트 구성
def match_control_to_config_rules(control, config_rules, bedrock_client, logger):
control_id = control['id']
control_text = control['text']
# 규칙 정보 구성
rules_info = []
for rule_id, rule_data in selected_rules.items():
description = rule_data.get('Description', 'No description available')
rules_info.append(f"Rule ID: {rule_id}\nDescription: {description}")
rules_text = "\n\n".join(rules_info)
# K-ISMS 컨텍스트를 포함한 효과적인 프롬프트 구성
prompt = f"""
당신은 K-ISMS 정보보호 관리체계 인증 요구사항과 AWS Config 규칙을 매핑하는 전문가입니다.
다음 K-ISMS 통제항목과 AWS Config 규칙 사이의 관련성을 평가해주세요:
## K-ISMS 통제항목
통제항목 ID: {control_id}
통제항목 설명: {control_text}
## 평가할 AWS Config 규칙들:
{rules_text}
각 규칙에 대해 K-ISMS 통제항목과의 관련성을 0-10점 척도로 평가해주세요:
- 10점: 완벽한 매치, 통제항목을 직접적으로 충족
- 7-9점: 높은 관련성, 통제항목의 주요 요구사항 충족에 기여
- 4-6점: 중간 관련성, 통제항목 일부 충족에 도움
- 1-3점: 낮은 관련성, 간접적인 도움만 제공
- 0점: 관련 없음
다음 JSON 배열 형식으로만 응답해주세요:
[
{{
"rule_id": "규칙 ID 문자열",
"score": 점수(0-10),
"justification": "매치에 대한 간략하지만 구체적인 설명 (기술적 근거 포함)"
}},
...
]
중요: AWS Config 규칙이 K-ISMS 통제항목 요구사항을 구현하거나 모니터링하는 데 기여할 수 있는 모든 가능성을 고려하세요.
점수가 4점 이상인 경우만 포함해주세요.
"""
# Claude 모델 호출
response = bedrock_client.invoke_model(
modelId=CONFIG["CLAUDE_MODEL_ID"],
contentType="application/json",
accept="application/json",
body=json.dumps({
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 4096,
"temperature": 0,
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
]
})
)
# 응답 처리 및 결과 반환
response_body = json.loads(response.get('body').read())
content = response_body.get('content', [])
if content and len(content) > 0:
text_content = content[0].get('text', '[]')
matches = json.loads(text_content)
return matches
이 코드에서는 K-ISMS 통제항목과 AWS Config 규칙 간의 매핑을 위해 효과적인 프롬프트를 구성합니다. 효과적인 프롬프트를 생성하기 위한 #1 [https://www.youtube.com/watch?v=84462rNBg1k], #2 [https://repost.aws/ko/knowledge-center/bedrock-prompts-deterministic-responses], 여기서는 아래와 같이 사용합니다.
* 명확한 역할 부여: “당신은 K-ISMS 전문가입니다”
* 평가 기준 명시: 0-10점 척도와 각 점수대별 의미 설명
* 원하는 출력 형식 지정: JSON 형식으로 rule_id, score, justification 포함
* 중요 지침 강조: 4점 이상인 경우만 포함하도록 안내
적응형 API 호출 전략
Bedrock API는 별도의 “프로비전된 처리량 [https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/bedrock/latest/userguide/prov-throughput.html]”을 구매하지 않는 경우라면, 여러 고객이 대규모의 호출을 동시에 시도하는 경우에, 처리 속도 제한이 발생할 수 있습니다. 이러한 지연 및 오류에 대응하기 위한 적응형 지연 전략도 함께 구현되어야 합니다.
def adaptive_sleep(batch_idx, error_count=0):
"""배치 처리 간 적응형 딜레이 설정"""
base_delay = 0.5
if error_count > 0:
return base_delay * (2 ** min(error_count, 3)) # 오류 발생 시 지수 백오프
elif batch_idx > 5:
return base_delay * 1.5 # 처리량이 많아지면 딜레이 증가
return base_delay
# API 호출 후 딜레이 적용
time.sleep(adaptive_sleep(batch_idx, error_count))
이 함수는 배치 처리 과정에서 오류가 발생하면 지수 백오프(exponential backoff) [https://aws.amazon.com/ko/builders-library/timeouts-retries-and-backoff-with-jitter/] 방식으로 대기 시간을 늘리고, 처리량이 많아지면 자동으로 지연 시간을 조정합니다.
구현 사례: K-ISMS 적용 예시
실제 예시를 위해서 본 솔루션에서 구현한 Knowledge Base에 설정된 S3 버킷 [https://aws.amazon.com/ko/s3/]에 한국의 정보보호 관리체계 인증인 K-ISMS 통제항목을 업로드 하고 Data Sync를 수행한 뒤, 실행해 보았습니다. 본 예시에서는 성능 향상을 위한 부분이 구현되어 있지 않아서, 실제 결과를 얻기까지 약 1시간 정도가 소요되었으며, 수행 결과 아래와 같이 규제 요구사항을 확인하는데 사용할 수 있는 AWS Config 규칙을 매칭 스코어에 기반하여 찾아 주었습니다.
[https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/2a459380709e2fe4ac2dae5733c73225ff6cfee1/2025/04/02/image-1-1024x479.png]
이러한 매핑을 통해 K-ISMS 요구사항을 AWS 환경에서 효율적으로 구현하고 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어, K-ISMS의 ‘접근 통제’ 요구사항은 AWS Config의 여러 IAM 관련 규칙과 매핑될 수 있으며, ‘암호화’ 요구사항은 KMS 및 데이터 암호화 관련 규칙과 연결될 수 있습니다.
결론
Amazon Bedrock과 AWS Config를 활용한 규제 요구사항 자동 매핑 도우미는 클라우드 환경에서의 규정 준수 과제를 효과적으로 해결합니다. 생성형 AI의 강력한 기능과 AWS의 구성 관리 기능을 결합하여, 보안 담당자들이 규제 준수를 보다 효율적이고 정확하게 관리할 수 있도록 지원합니다. 특히 API 호출 방식과 효과적인 프롬프트 설계를 통해 Amazon Bedrock의 강력한 기능을 최대한 활용할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 K-ISMS와 같은 국내 규제 프레임워크뿐만 아니라 다양한 글로벌 규제 요구사항에도 확장 적용할 수 있는 유연한 솔루션을 제공합니다.
본 블로그에서는 K-ISMS의 예시를 들어서 생성형 AI를 활용한 보안 업무 개선 사례를 들어 보았습니다. 이어지는 Part 2.에서는 본 솔루션을 활용하여, 회사에서 자체적으로 관리하는 체크리스트를 어떻게 Amazon Bedrock Knowledge base에 효과적으로 등록할 수 있는지에 대한 전처리 부분과, 실제 AWS Config를 활용하여 문제가 되는 부분을 확인하고 수정하는 부분을 살펴볼 예정입니다.