실제 운영 환경의 RAG/LLM 앱 보안 심사는 어떻게 진행되고 있나요?
How are people handling security reviews for RAG/LLM apps in production?
핵심 요약
RAG 앱 보안 심사가 단순 인프라 점검을 넘어 검색 레이어의 권한 제어와 컨텍스트 흐름 관리로 구체화되고 있습니다.
- 권한 기반 검색 — 사용자별 접근 권한이 검색 레이어에서 직접 강제되지 않으면 보안 구멍이 발생하기 쉬움.
- 컨텍스트 흐름 제어 — 보안 심사의 초점이 인프라 보안에서 데이터가 모델로 전달되는 컨텍스트 흐름의 통제로 이동 중임.
- 공유 인덱스 위험 — 모든 데이터를 하나의 인덱스에 넣고 앱 로직으로 필터링하는 방식이 엔터프라이즈 심사에서 지적됨.
- 컨텍스트 조립 리스크 — 올바른 문서가 검색되더라도 최종 조립 과정에서 의도치 않은 데이터 혼합이 발생할 수 있음.
고객 데이터나 내부 데이터를 다루는 RAG 또는 LLM 앱을 구축하는 분들께 여쭤봅니다. 보안 심사에서 구체적인 AI 관련 질문을 하기 시작했나요?
다음과 같은 사항들 말이죠:
retrieval에 사용된 데이터 소스
고객 데이터가 외부 모델 제공업체로 전송되는지 여부
검색된 데이터에 대한 접근 제어
프롬프트, 응답 및 retrieval에 대한 감사 로그(audit logs)
데이터 보존 기간
온프레미스 또는 프라이빗 배포
AI 출력이 문제를 일으킬 경우 누구에게 책임이 있는지
이런 것들이 이미 실제 배포 환경에서 거론되고 있는지, 아니면 대부분의 팀이 여전히 비공식적으로 처리하고 있는지 궁금합니다.

