ACL Hydration 소개: 에이전트 AI를 위한 보안 지식 워크플로 구축

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대부분의 기존 RAG 구현체는 벡터 데이터베이스에 문장을 저장할 때 원본 소스의 접근 권한 정보를 무시하여 보안 위험을 초래한다. 권한 정보가 누락된 시스템에서는 하급 분석가가 이사회 금융 문서나 인사 기밀 파일에 접근하는 등의 심각한 정보 유출 사고가 발생할 수 있다. 이러한 보안 리스크는 기업의 생성형 AI 도입을 가로막는 주요 원인이 되고 있으며, 샌드박스 실험 단계를 넘어선 실제 프로덕션 적용을 어렵게 만든다.

DataRobot의 ACL Hydration은 데이터 인제스션 과정에서 문서의 내용뿐만 아니라 사용자, 그룹, 역할 기반의 ACL 메타데이터를 동시에 추출하여 보존한다. 추출된 ACL은 벡터 데이터베이스와 분리된 중앙 집중식 캐시에 저장되어, 원본 소스에서 권한이 변경될 때 전체 인덱스를 재구축할 필요 없이 캐시만 업데이트하면 된다. 이 아키텍처는 수 분 내에 권한 변경 사항을 동기화하여 에이전트가 항상 최신 보안 정책을 준수하도록 보장한다.

쿼리 실행 시점의 동적 권한 집행은 사용자의 신원과 그룹 멤버십을 ACL 메타데이터와 실시간으로 대조하여 승인된 임베딩만 반환한다. 동일한 질문을 하더라도 사용자의 권한에 따라 에이전트가 접근할 수 있는 지식 범위가 달라지므로, 권한이 없는 데이터는 LLM에 전달되기 전에 필터링된다. 권한이 없는 사용자가 질문할 경우 에이전트는 해당 정보가 존재하지 않는 것처럼 응답하여 정보의 존재 유무조차 노출되지 않게 설계됐다.

엔터프라이즈 데이터 커넥터는 SharePoint, Google Drive, Confluence 등 주요 협업 도구와의 프로덕션급 통합을 지원하며 대규모 워크로드를 처리한다. 100GB 이상의 비정형 데이터를 처리할 수 있도록 설계된 이 커넥터들은 전체 백필 및 증분 동기화 기능을 갖추고 있으며, LDAP/SAML 기반의 외부 ID 확인을 통해 서로 다른 시스템 간의 사용자 식별 정보를 정확하게 매핑한다. 모든 커넥터 변경 및 ACL 수정 사항은 로그로 기록되어 관리자가 데이터 계보와 규정 준수 여부를 추적할 수 있다.

기술

DataRobot Agent Workforce Platform
SharePoint
Google Drive
Confluence
Jira
FAISS
Elastic
Pinecone
Milvus
LDAP
SAML

활용 사례

기업 내부 문서 기반 보안 챗봇
권한 기반 지식 검색 시스템
부서별 접근 제어가 필요한 AI 에이전트
컴플라이언스 준수형 생성형 AI 서비스

언급된 리소스

문서DataRobot Agent Workforce Platform