ClearML Vault를 통한 AI 인프라 정책 강제 적용 및 보안 강화

섹션별 상세

문서 기반 정책의 실효성 한계와 자동화된 강제력의 필요성이다. 개발자가 편의를 위해 승인되지 않은 개인 계정이나 취약한 이미지를 사용하는 행위는 보안 사고의 주요 원인이 된다. Vault는 사용자가 코드를 수정하거나 별도의 작업을 수행하지 않아도 런타임에 정책을 주입하여 이 문제를 해결한다. 결과적으로 보안 정책은 읽어야 할 문서가 아니라 플랫폼이 제공하는 실행 환경 그 자체가 된다.

관리자용 ClearML Vault 목록 대시보드 화면이다. — Screenshot활성화 상태, 이름, 대상(Client/UI), 그룹, ID, 콘텐츠 요약(라인 수 및 용량) 등 관리자가 제어하는 여러 Vault의 현황을 한눈에 보여준다.

Vault가 관리하는 네 가지 핵심 기술 영역은 스토리지, 컴퓨팅, 자격 증명, SDK 설정이다. 스토리지 영역에서는 모델 아티팩트가 저장될 기본 URI와 인증 정보를 제어하며, 컴퓨팅 영역에서는 승인된 Docker 이미지와 버전을 고정한다. 또한 Git 토큰이나 외부 서비스 API 키를 계층적으로 관리하여 보안성을 높인다. 환경 변수와 패키지 매니저 설정까지 포함하여 런타임 환경 전체를 중앙에서 정의할 수 있다.

hocon

sdk {
  development {
    default_output_uri: "azure://aiagentdesk.blob.core.windows.net/approved-location"
  }
  azure.storage {
    containers: [
      {
        container_name: "approved-location"
        account_name: "..."
        account_key: "..."
      }
    ]
  }
}
agent {
  default_docker {
    image: "pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-runtime"
  }
}

관리자 Vault에서 승인된 Azure 스토리지 경로와 특정 PyTorch Docker 이미지를 강제하는 설정 예시

ClearML 관리자 Vault의 구성 요소를 설명하는 다이어그램이다. — Diagram자격 증명 및 서비스 구성(환경 변수, 설정 파일)과 플랫폼 구성(스토리지, 컴퓨팅, 자격 증명, 플랫폼 설정)의 세부 항목들을 시각적으로 정의한다.

Vault 설정을 편집하는 HOCON 형식의 코드 에디터 화면이다. — ScreenshotAzure 스토리지 경로와 특정 PyTorch Docker 이미지 버전을 핀으로 고정하는 구체적인 설정 코드를 보여주며 정책 강제 방식을 설명한다.

관리자 우선순위 기반의 계층적 Vault 구조와 충돌 해결 방식이다. Vault는 플랫폼 관리자, 그룹, 개인 사용자라는 세 단계의 레이어로 구성되며 상위 레이어의 설정이 하위 레이어보다 항상 우선권을 갖는다. 관리자 Vault와 개인 설정이 충돌할 경우 관리자의 정책이 강제로 적용되며, 사용자는 UI를 통해 어떤 필드가 재정의되었는지 확인할 수 있다. 이러한 구조는 자동화된 파이프라인과 서비스 계정에도 동일하게 적용되어 일관된 정책 집행을 가능하게 한다.

개인 사용자의 Vault 및 API 자격 증명 관리 화면이다. — Screenshot개별 사용자가 자신의 개인 Vault 설정을 확인하고 API 자격 증명을 생성 및 관리하는 인터페이스를 나타낸다.

근거

The admin vault always wins. — Personal Vaults vs. Administrator Vaults 섹션

ClearML 엔터프라이즈 보안 아키텍처에서의 Vault의 위치와 역할이다. 보안 모델은 인증(Identity), 접근 제어(Access Control), 실행 환경 통제(Vaults)의 세 가지 계층으로 이루어진다. 인증이 '누가' 들어오는지를 결정하고 접근 제어가 '무엇에' 닿을 수 있는지를 정한다면, Vault는 '실행 시 어떤 일이 일어나는지'를 규정한다. 이 세 단계가 결합되어 사용자가 허가된 자원 내에서만 승인된 방식으로 작업을 수행하는 폐쇄 루프 보안을 완성한다.

근거

Vaults are the third layer in ClearML’s enterprise security architecture. — Vaults in the ClearML Security Model 섹션

용어 해설

ClearML 설정 파일(clearml.conf): — ClearML SDK 및 에이전트의 동작 방식을 정의하는 로컬 구성 파일이다. Vault의 설정은 런타임 시점에 이 파일의 내용 위에 병합되어 최종적인 실행 환경을 결정하는 역할을 한다.
HOCON: — Human-Optimized Config Object Notation의 약자로, JSON의 상위 집합인 설정 파일 형식이다. Vault 내에서 복잡한 계층 구조의 인프라 정책을 정의하는 데 사용된다.
공통 보안 취약점(CVE): — 소프트웨어에서 발견된 공개된 보안 취약점을 식별하는 고유 번호이다. Vault를 통해 특정 CVE가 포함된 취약한 Docker 이미지의 사용을 차단함으로써 보안을 강화할 수 있다.
역할 기반 접근 제어(RBAC): — 사용자의 역할에 따라 시스템 자원에 대한 접근 권한을 부여하는 보안 모델이다. ClearML 보안 아키텍처의 두 번째 계층으로, Vault와 결합되어 안전한 실행 환경을 보장한다.
런타임 병합(Runtime Merging): — 사용자의 로컬 설정과 서버의 Vault 정책을 실행 직전에 결합하는 프로세스이다. 이 과정에서 관리자 정책이 항상 우선순위를 가지도록 설계되어 정책 강제력을 확보한다.

기술

ClearML
Docker
Azure Blob Storage
HOCON

활용 사례

전사적 AI 보안 정책 강제
중앙 집중식 자격 증명 관리
승인된 런타임 환경 배포

언급된 리소스

튜토리얼ClearML Enterprise AI Infrastructure Security YouTube series