SpiceDB와 ReBAC을 활용한 RAG 파이프라인 보안 강화 가이드

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핵심 요약

RAG 시스템은 외부 지식을 활용해 LLM의 정확도를 높이지만, 권한이 없는 사용자에게 민감 정보가 노출될 위험이 존재한다. 이를 해결하기 위해 Google Zanzibar 모델의 오픈소스 구현체인 SpiceDB를 사용하여 관계 기반 액세스 제어(ReBAC)를 적용할 수 있다. 본 아키텍처는 검색 전 필터링(Pre-filter)과 검색 후 필터링(Post-filter) 방식을 통해 Pinecone 벡터 DB와 OpenAI 모델 사이에서 보안 계층을 형성한다. 기업용 AI 애플리케이션에서 데이터 보안과 신뢰성을 동시에 확보하는 실무적인 접근 방식이다.

배경

RAG 기본 개념, Python 프로그래밍, 벡터 데이터베이스(Pinecone) 기초 지식

대상 독자

프로덕션 환경에서 보안이 중요한 RAG 시스템을 구축하는 개발자 및 아키텍트

의미 / 영향

이 기술은 기업 내 다양한 권한 체계가 얽힌 대규모 문서 데이터를 안전하게 AI 서비스에 통합할 수 있게 한다. 특히 OpenAI와 같은 대형 기업이 실제 서비스에 적용한 사례를 통해 ReBAC 기반 보안 모델의 실효성과 확장성이 입증되었다.

섹션별 상세

RAG 파이프라인에서 발생할 수 있는 민감 정보 노출 위험을 방지하기 위해 Google Zanzibar 기반의 SpiceDB를 도입하여 관계 기반 액세스 제어(ReBAC)를 구현한다.

SpiceDB는 사용자, 그룹, 문서 간의 관계를 그래프 형태로 저장하며, definition과 relation을 통해 복잡한 권한 로직을 마이크로초 단위로 평가한다.

python

SCHEMA = """
definition user {}
definition article {
  relation viewer: user
  permission view = viewer
}
"""

SpiceDB에서 사용자(user)와 문서(article) 간의 조회 권한 관계를 정의하는 스키마

Pre-Filter 전략은 검색 수행 전 SpiceDB의 LookupResources API로 사용자가 접근 가능한 문서 ID 목록을 먼저 확보한 뒤, 이를 Pinecone의 메타데이터 필터로 전달하여 권한이 있는 데이터만 검색 범위에 포함시킨다.

python

def lookupArticles():
    return client.LookupResources(
        LookupResourcesRequest(
            subject=subject,
            permission="view",
            resource_object_type="article",
        )
    )
# ...(중략)
authorized_articles = [response.resource_object_id async for response in resp]

Pre-Filter 방식에서 사용자가 접근 가능한 문서 ID 목록을 SpiceDB로부터 조회하는 코드

Pre-filter 방식의 RAG 보안 아키텍처 다이어그램 — Diagram사용자의 쿼리가 들어오면 먼저 SpiceDB에서 접근 가능한 문서 목록을 조회하고, 이를 필터로 사용하여 Pinecone에서 검색을 수행한 뒤 LLM에 전달하는 과정을 보여준다. 검색 단계에서 이미 권한 없는 문서가 배제되므로 보안성이 높다.

Post-Filter 전략은 벡터 데이터베이스에서 검색된 결과 문서들에 대해 SpiceDB의 CheckPermission API를 개별적으로 호출하여 권한을 확인하고, 승인된 문서들만 LLM의 컨텍스트로 구성한다.

python

async def filter_docs_with_spicedb(docs: List):
    filtered_docs = []
    for doc in docs:
        article_id = doc.metadata.get("article_id")
        resp = await client.CheckPermission(
            CheckPermissionRequest(
                subject=SubjectReference(object=ObjectReference(object_type="user", object_id="kim")),
                resource=ObjectReference(object_type="article", object_id=str(article_id)),
                permission="view",
            )
        )
        if resp.permissionship == CheckPermissionResponse.PERMISSIONSHIP_HAS_PERMISSION:
            filtered_docs.append(doc)
    return filtered_docs

Post-Filter 방식에서 검색된 각 문서에 대해 SpiceDB 권한을 개별적으로 확인하는 코드

Post-filter 방식의 RAG 보안 아키텍처 다이어그램 — DiagramPinecone에서 먼저 관련 문서를 검색한 후, 각 문서에 대해 SpiceDB에 권한 확인 요청을 보내 승인된 문서만 LLM의 프롬프트에 포함시키는 흐름을 나타낸다. 검색 결과의 적중률이 높을 때 효율적인 방식이다.

대규모 문서 집합에서 검색 적중률이 낮을 때는 Pre-Filter가 효율적이며, 검색 결과의 품질이 높을 때는 Post-Filter가 적합하므로 시스템의 특성과 SpiceDB 메트릭을 고려하여 방식을 결정한다.

실무 Takeaway

RAG 시스템 구축 시 단순 검색 성능뿐만 아니라 OWASP LLM 보안 가이드를 준수하는 권한 제어 계층을 설계에 반드시 포함해야 한다.
SpiceDB의 ReBAC 모델을 활용하면 문서의 원래 소스 시스템이 가진 복잡한 권한 구조를 벡터 DB 환경에서도 일관되게 유지할 수 있다.
API 호출 비용과 지연 시간을 최적화하기 위해 CheckBulkPermissionsRequest와 같은 대량 처리 API를 활용하여 권한 체크 효율을 높인다.

언급된 리소스

문서OpenAI Customer Story - AuthZed

SpiceDB와 ReBAC을 활용한 RAG 파이프라인 보안 강화 가이드

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