RAG LLM Application 보안 - 로깅 및 모니터링

로깅과 모니터링은 시스템 활동을 기록하고 이상 징후를 실시간으로 감시하는 영역입니다. 제로 트러스트 환경에서는 지속적인 모니터링을 통해 정책을 개선하고 위협에 대응하는 것이 필수이며, LLM 애플리케이션에서도 사용자 활동, 모델 사용 내역, 보안 이벤트를 모두 기록하여 추적 가능하고 분석 가능해야 합니다. 또한 실시간 모니터링으로 침해 시도를 빨리 탐지하고 차단하는 체계를 갖춰야 합니다.

 

위협 (STRIDE):

• 스푸핑: 적절한 모니터링이 없으면, 공격자가 시스템 내에서 악의적 활동을 해도 정상 사용자로 위장하여 지나칠 수 있습니다. 예를 들어 공격자가 탈취한 계정으로 행동해도 모니터링이 그 사용자의 일반 패턴과 비교해 이상함을 탐지 못하면 알아채지 못합니다.
• 변조: 공격자가 로그를 임의로 조작하거나 삭제하여 자신의 흔적을 지울 수 있습니다. 로그 무결성 보호가 없다면 침입 후 로그 지우기를 통해 증거를 없애고 나갈 수 있습니다.
• 부인: 부인방지(Non-repudiation) 측면에서 로그는 핵심 증거입니다. 로그가 없다면 사용자는 악의적 행위를 하지 않았다고 주장할 수 있고, 이를 반박할 방법이 없습니다 . 특히 RAG LLM의 응답 오류로 인한 문제 발생 시에도, 로그를 통해 당시 프롬프트와 응답을 확인할 수 없다면 책임 소재 규명이 어렵습니다.
• 정보 노출: 로그 자체에 민감정보가 남아있으면, 로그 유출이 곧 데이터 유출로 이어집니다. 예를 들어 로그에 사용자 질문이나 답변 전문이 저장되는데, 그 안에 개인정보가 포함되어 있었다면 로그 관리 소홀 시 문제가 됩니다.
• 서비스 거부: 모니터링 경고를 무시하거나, 로그 용량 관리 실패로 디스크가 가득 차면 서비스 장애로 이어질 수 있습니다. 공격자가 의도적으로 엄청난 양의 이벤트를 발생시켜 로그를 가득 채우는 로그 폭주 공격도 고려해야 합니다.
• 권한 상승: 모니터링 취약 시 장기간에 걸친 은밀한 권한 상승 시도를 놓칠 수 있습니다. 예컨대 한 계정이 점진적으로 더 많은 데이터에 접근하는 것을 모니터링하면 권한 오남용을 캐치할 수 있는데, 이런 관측이 없으면 내부자 권한남용이나 APT 공격을 늦게 발견합니다.

 

보안 요구사항 및 대응: 

• 중앙집중 로깅: 분산된 마이크로서비스 환경에서는 모든 로그를 중앙에 수집하여 분석해야 합니다. AWS 환경에서는 CloudWatch Logs나 Amazon OpenSearch Service로 로그를 모으고, 필요 시 Security Lake를 활용해 각종 로그를 통합 저장합니다  . 수집 대상 로그에는 인증/인가 이벤트, 사용자 행위 로그(질문 내용 등), 시스템 이벤트(에러, 예외), 보안 장비(WAF, GuardDuty 등) 경보가 모두 포함됩니다.
• 세분된 모니터링 메트릭: 단순 로그뿐 아니라 시스템 메트릭도 모니터링해야 합니다. 예를 들어 모델 호출 횟수, 응답 지연, 토큰 사용량, 프롬프트 내 금지어 검출 건수 등 LLM 애플리케이션 특화 지표를 정의합니다. AWS CloudWatch를 이용해 Bedrock InvokeModel 횟수, 지연시간, 에러율 등을 추적하고, DynamoDB의 RCUs 소비량이나 OpenSearch 쿼리 응답시간도 모니터링합니다 . 또한 사용자별 요청 빈도, IP별 요청 분포 등의 커스텀 메트릭도 설정해 둡니다.
• 경보 및 대응: 중요한 이벤트에 대해서는 알람을 설정하여 실시간 대응이 가능해야 합니다. 예를 들어 WAF에서 여러 차단 발생 시 알람, GuardDuty에서 이상행위 탐지 시 알람, 모델 응답 지연 급증 시 알람 등을 구성합니다 . AWS SNS나 이메일, PagerDuty 등을 연계하여 운영팀이 즉시 인지하고 대응하도록 합니다. 경보 발생 시 표준대응절차(Playbook)를 마련해 두어, 예를 들어 “API 키 누출 의심 로그 발생 -> 즉시 해당 키 폐기 및 사용자 통보”와 같은 플랜을 실행합니다.
• 로그 무결성 및 접근 통제: 로그는 사후 증거로 사용되므로 변조나 삭제로부터 보호되어야 합니다. AWS CloudTrail의 경우 S3에 저장하고 객체 잠금(WORM) 설정이나 CloudTrail 로그 무결성 검사 기능을 이용할 수 있습니다. 또한 운영자 중 극소수만 로그 접근권한을 가지며, 로그 접근도 감사하도록 설정합니다.
• SIEM 및 분석: 수많은 로그를 상호 연관짓고 이상패턴을 찾기 위해 SIEM을 활용합니다 . 예를 들어 AWS Security Hub나 ELK 스택을 사용해 다양한 소스의 로그를 통합 분석하고, 머신러닝 기반 이상탐지도 도입할 수 있습니다. LLM 애플리케이션 특이사항으로, 프롬프트/응답 내용 분석을 통한 정책 위반 탐지(예: 민감정보가 응답된 로그를 찾아내기) 등을 자동화하는 것도 고려합니다.
• 지속적 개선: 모니터링 지표와 알람 임계치는 정적인 것이 아니므로, 정기 리뷰를 통해 튜닝합니다 . 새로운 공격 벡터 등장 시 로그 항목을 추가하거나, 오탐 많은 경보는 조정합니다. 또한 로그 분석을 통해 얻은 인사이트를 보안 정책에 반영합니다 (예: 자주 차단되는 프롬프트 패턴을 시스템 프롬프트에 추가 반영 등).

 

\OWASP LLM Top 10 대응

LLM04: Model DoS 

• 모델 서비스 거부 공격의 징후를 모니터링으로 감지해야 합니다. LLM API 호출수나 리소스 사용량에 급증이 있으면 경보를 통해 대응함으로써, 공격이 장기화되지 않도록 합니다 . 예를 들어 CloudWatch로 모델 호출 TPS를 추적해 평소 대비 2배 이상 치솟으면 알람을 발생시켜 조사합니다.

LLM09: Overreliance 

• 과도한 신뢰 항목은 보안 취약점이라기보다 조직 문화 위험이지만, 모니터링으로 LLM 출력의 신뢰도를 관리할 수 있습니다. 예를 들어 LLM이 근거를 제시하지 않은 답변(할루시네이션)을 자주 내놓는다면, 이를 탐지해 품질 경고를 내보내고, 일정 횟수 이상 발생 시 해당 기능을 일시 중단하여 검토하게 하는 등의 운영상 조치를 취할 수 있습니다. 결국 모니터링은 LLM 시스템의 성능 및 안전성 지표 (정확도 저하, 오답률 상승 등)도 포함하여, 운영 리스크를 제어하는 데 활용됩니다.

LLM01/02 등 일반 취약점: 

• 프롬프트 인젝션이나 출력 취약 문제도 로그를 통해 식별될 수 있습니다. 예를 들어 시스템 프롬프트 변경 시도를 로그에 남겨두면 추후 분석에 도움이 되고, XSS 의심 문자열이 응답에 섞여있다면 이를 로그 스캐닝으로 찾아낼 수 있습니다. OWASP LLM Top 10 각각의 발생 여부를 지속적으로 로깅/모니터링하는 것은 보안 체크리스트로 활용 가능하며  , AWS에서 제공하는 Security Hub 규칙이나 Config 규칙을 통해 알려진 모범사례 미준수 사항을 지속 점검할 수도 있습니다  .

 

NIST SP 800-207 지침: 

제로 트러스트 7대 원칙 중 마지막은 “기업은 자산 상태, 네트워크 트래픽 및 액세스 요청에 대한 가능한 많은 정보를 수집하고 이를 보안태세 개선에 활용해야 한다”입니다 . 이는 로깅/모니터링의 중요성을 명시한 것으로, 끊임없는 데이터 수집과 분석을 통해 정책을 업데이트하고 위험에 대응하라는 의미입니다. 따라서 조직은 LLM 애플리케이션 운영 시에도 최대한의 로그와 텔레메트리를 수집하고, 이를 토대로 정책 튜닝과 이상 징후 대응을 해야 합니다. Zero Trust에서는 신뢰를 실시간 평가하므로, 모니터링 시스템이 곧 보안 정책 엔진과 연계되어 자동 차단 등의 액션까지도 이어질 수 있습니다. (예: 이상 행동 탐지 시 해당 세션의 접근 즉시 차단 등)

 

NIST AI RMF 지침: 

AI RMF에서는 모니터링과 데이터피드백을 통한 위험관리도 강조합니다. AI 시스템을 실시간 모니터링하여 “예상치 못한 동작이나 편향이 나타나면 개입 또는 수정한다”는 지침이 있으며 , 특히 인간의 개입 옵션 (kill switch)을 준비해두는 것을 권고합니다. LLM 애플리케이션의 경우 모니터링을 통해 만약 모델이 지속적으로 유해 출력이나 이상응답을 낼 경우, 긴급하게 모델 호출을 중지하거나 이전 안전한 버전으로 롤백하는 등의 운영상 조치를 취할 수 있어야 합니다. 이는 AI 시스템의 회복탄력성(resilience)을 높이는 방법으로, 모니터링 체계 없이는 불가능합니다. 또한 AI RMF는 투명성을 위해 로그 등이 활용될 수 있다고 언급하므로, 향후 규제나 감사에 대비해서도 운영 로그를 잘 비치하는 것이 중요합니다.

 

체크 항목	보안 요구사항 및 베스트 프랙티스
로그 범위	어떤 이벤트들이 로깅되고 있는가? 인증, 인가, 오류, 모델 질의 등 중요한 이벤트 누락 없이 수집되는지 .
로그 무결성	로그 저장소(S3 등)에 무결성 보호조치가 있는가? 관리자가 로그 임의 조작이 불가능하도록 설정(버전관리 또는 WORM 적용) 여부.
접근 제어	로그 및 모니터링 대시보드에 대한 접근권한이 최소한으로 제한되어 있는가? (보안팀/운영팀 등으로 한정)
실시간 경보	주요 보안 이벤트에 대해 CloudWatch 경보, GuardDuty, Security Hub 등 알림이 설정되어 대응 프로세스가 있는가 ?
지표 및 대시보드	성능 및 보안 지표(모델 지연시간, 에러율, 차단 건수 등)를 모니터링하는 대시보드를 구축했는가? 이를 주기적으로 검토하는지.
로그 보존 및 삭제	로그의 보관 기간은 정책에 따르는가? (예: 1년 등) 너무 오래 보존하여 개인정보 문제가 생기거나, 반대로 너무 짧아 포렌식 불가하지 않도록.
통합 로그 분석	여러 소스의 로그를 통합 분석(SIEM)하고 있는가 ? 이상 징후에 대한 상관관계 규칙(예: 동일 IP서 다수 계정 실패 로그인) 등을 설정했는지.
테스트 및 개선	로그/모니터링 체계가 제대로 작동하는지 정기 테스트하는가? (예: 침투테스트 시나리오에 경보 발생 확인 등) 모니터링 항목을 지속 보강하는지.