Amazon Bedrock AgentCore 게이트웨이에서 정책 및 Lambda 인터셉터를 사용하여 AI 에이전트 보안 강화하기

섹션별 상세

AI 에이전트 거버넌스 문제: 에이전트가 수천 개의 MCP 도구를 호출하는 환경에서 LLM의 동적 특성으로 인해 사전 감사와 보안 제어가 어렵다.

Cedar 기반 정책 엔진: Cedar 선언적 언어를 사용하여 주체, 작업, 리소스 기반의 결정론적 접근 제어를 수행하고, 모든 결정을 감사 로그로 기록한다.

Lambda 인터셉터 활용: 요청 전후에 사용자 정의 코드를 실행하여 토큰 교환, 페이로드 강화, 응답 필터링 등 동적 검증을 수행한다.

계층적 보안 아키텍처: 정책 엔진과 인터셉터를 결합하여, 인터셉터가 컨텍스트를 주입하고 정책 엔진이 이를 바탕으로 최종 접근 여부를 결정하는 다중 보안 레이어를 구축한다.

실무 적용 사례: 보험 청구 데이터 에이전트에서 사용자 역할과 지리적 위치에 따라 도구 접근을 제한하고, AWS Lake Formation을 통해 데이터 수준의 보안을 적용한다.