LLM 및 벡터 데이터베이스 파이프라인을 위한 컨텍스추얼 암호화
한 기업 AI 플랫폼은 LLM 기반 기능(채팅, 검색, 문서 분석)을 활성화하면서 PII, 금융 기록, 의료 정보와 같은 민감한 데이터가 벡터 데이터베이스에 벡터 임베딩으로 저장될 때도 파이프라인 전반에 걸쳐 암호화된 상태를 유지해야 했습니다.
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과제
민감한 데이터를 사용하는 LLM 및 벡터 데이터베이스는 새로운 보안 위험을 초래했습니다:
- 임베딩 역공격 — 연구에 따르면 벡터 임베딩이 역공학되어 원본 텍스트를 재구성할 수 있으며, 벡터 DB에 저장된 PII가 노출될 수 있습니다.
- LLM 컨텍스트 누출 — LLM에 전송된 민감한 데이터가 적절히 격리되지 않으면 다른 사용자에게 응답으로 나타날 수 있습니다.
- 컴플라이언스 요구사항 — GDPR, HIPAA, SOC2는 저장 및 전송 중 암호화를 요구하지만, 벡터 데이터베이스는 전통적인 텍스트 필드가 아닌 수학적 표현을 저장합니다.
- 검색 기능 — 임베딩 전에 텍스트를 암호화하면 의미론적 의미가 파괴되어 유사성 검색이 쓸모없게 됩니다.
- 키 관리 — 테넌트별 암호화 키는 전체 데이터셋을 재임베딩하지 않고도 회전이 필요합니다.
- 감사 추적 — 암호화 해제된 민감한 데이터에 대한 모든 접근은 컴플라이언스를 위해 로그가 필요합니다.
우리의 솔루션
우리는 민감한 필드를 저장하기 전에 선택적으로 암호화하면서 의미론적 검색 가능성을 유지하는 컨텍스추얼 암호화 아키텍처를 구현했습니다 — 메타데이터에서 PII를 암호화하면서 임베딩을 위한 비식별화된 비민감 콘텐츠를 유지합니다.
아키텍처
- 암호화 엔진: 테넌트별 암호화 키를 사용하는 AES-256-GCM
- 키 관리: 키 생성, 회전 및 접근 제어를 위한 AWS KMS
- PII 탐지: NER 기반 PII 분류기
- 벡터 데이터베이스: 비식별화된 임베딩에 대한 유사성 검색을 위한 Milvus
- LLM 레이어: 비식별화된 컨텍스트가 LLM에 전송되고, 민감한 필드는 생성 후 다시 주입됩니다.
- 감사 시스템: 사용자, 타임스탬프 및 목적과 함께 모든 암호 해제 이벤트를 기록합니다.
- 데이터베이스: 암호화된 메타데이터를 위한 PostgreSQL
컨텍스추얼 암호화 전략
데이터 분류
데이터가 파이프라인에 들어가기 전에 PII 분류기가 각 필드를 민감도 수준에 따라 분류합니다:
- 매우 민감한 정보 (예: 정부 ID, 금융 계좌 번호, 의료 ID) — 암호화되어 임베딩되지 않으며, LLM에 전송되지 않음
- 민감한 PII (예: 전체 이름, 이메일 주소, 전화번호) — 저장 시 암호화되며, 임베딩 전에 자리표시자로 대체됨
- 컨텍스추얼 (예: 직함, 회사명) — 저장 시 암호화되며, 동의 하에 임베딩 가능
- 비민감 (예: 제품 설명, 공개 정보) — 그대로 저장 및 임베딩됨
암호화 레이어
레이어 1: 저장 시 필드 레벨 암호화민감한 필드는 저장 전에 AES-256-GCM으로 암호화됩니다. 각 테넌트는 AWS KMS를 통한 키 계층 구조로 관리되는 전용 데이터 암호화 키(DEK)를 받습니다. 그림자 필드는 해독 없이도 정확한 일치 검색을 위한 해시를 저장합니다.
레이어 2: 임베딩 전 비식별화PII는 임베딩 모델에 텍스트가 전송되기 전에 유형 보존 자리표시자로 탐지 및 대체됩니다. 이는 유사성 검색을 위한 의미론적 의미를 보존하면서 식별 가능한 정보를 제거합니다. 원본-자리표시자 매핑은 벡터 레코드와 함께 암호화되어 저장됩니다.
레이어 3: LLM 생성 후 컨텍스트 주입LLM은 응답을 생성하기 위해 자리표시자가 포함된 비식별화된 컨텍스트를 받습니다. 생성 후 시스템은 암호화된 저장소에서 실제 값을 응답에 다시 주입합니다. 이는 민감한 데이터가 LLM 학습 데이터에 들어가거나 공급자에 의해 캐시되는 것을 방지합니다.
벡터 데이터베이스 보안
컬렉션 설계
벡터 컬렉션은 비식별화된 임베딩과 암호화된 원본 메타데이터를 함께 저장합니다. 테넌트 격리는 파티션 키를 통해 시행되며, 각 테넌트의 메타데이터는 자체 키로 암호화됩니다. API 레이어는 해독 작업 전에 테넌트 소유권을 검증합니다.
키 관리 및 회전
키 계층 구조
다단계 키 계층 구조가 사용됩니다: AWS KMS의 마스터 키가 테넌트별 키 암호화 키를 감싸고, 이는 다시 필드 레벨 암호화에 사용되는 테넌트별 데이터 암호화 키를 감쌉니다. 이는 전체 키 체인을 재암호화하지 않고도 효율적인 키 회전을 가능하게 합니다.
키 회전 프로세스
- 새로운 DEK 생성 — 기존 키 암호화 키 아래에서 새로운 데이터 암호화 키 생성
- 새로운 쓰기 — 모든 새로운 데이터는 새로운 키로 암호화되며, 기존 키는 읽기에 유효하게 유지됩니다.
- 백그라운드 재암호화 — 배치 작업이 기존 레코드를 새로운 키로 재암호화합니다.
- 기존 DEK 폐기 — 모든 레코드가 마이그레이션되면 기존 키가 비활성화로 표시됩니다.
- 감사 로그 — 회전 이벤트가 타임스탬프 및 영향을 받은 레코드 수와 함께 기록됩니다.
감사 및 컴플라이언스
암호 해제 감사 로그
모든 암호 해제 이벤트는 누가 요청했는지, 무엇이 해제되었는지, 언제, 왜(요청 컨텍스트), 어떤 키가 사용되었는지를 캡처하여 완전한 컴플라이언스 트레일을 제공합니다.
GDPR 삭제 권리
시스템은 관계형 데이터베이스와 벡터 데이터베이스 모두에서 전체 데이터 삭제를 지원하며, 선택적 키 회전을 통해 잔여 접근을 암호학적으로 보장하지 않습니다. 모든 삭제 작업은 GDPR 감사 트레일에 기록됩니다.
주요 기능
- 필드 레벨 암호화 — 전체 레코드가 아닌 민감한 필드에 AES-256-GCM 적용
- PII 비식별화 — 임베딩을 위한 의미론적 의미를 보존하는 자리표시자
- LLM 후 주입 — 민감한 데이터는 LLM 공급자에게 전송되지 않음
- 테넌트별 키 — AWS KMS 관리로 격리된 암호화 키
- 키 회전 — 백그라운드 재암호화로 다운타임 없는 회전
- 임베딩 안전성 — 비식별화된 임베딩이 PII에 대한 역공격을 방지
- 감사 추적 — 컴플라이언스 보고를 위한 모든 암호 해제 로그
- GDPR 컴플라이언스 — 암호화된 저장소 및 벡터 DB 전반에 걸친 자동 삭제
결과
기술 스택
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자주 묻는 질문
MicrocosmWorks는 문서가 vector database에 들어가기 전에 이름, 계좌 번호, 건강 데이터와 같은 민감한 엔티티를 식별하고 암호화하며, LLM이 의미 있는 검색 및 생성을 위해 필요로 하는 주변의 의미론적 맥락을 보존하는 선택적 암호화 파이프라인을 개발했습니다. 쿼리 시점에 시스템은 요청하는 사용자의 접근 권한 수준에 따라 범위가 지정된, 응답에 필요한 특정 엔티티만 암호 해독하므로, LLM은 노출이 허용되지 않은 원본 민감 데이터를 결코 보지 못합니다.
MicrocosmWorks는 원본 암호화되지 않은 텍스트에 대해 임베딩을 계산하는 동안 민감한 개체들을 토큰 수준에서 암호화한 다음, 암호화된 텍스트를 시맨틱 벡터와 함께 벡터 데이터베이스에 저장하여 이 문제를 해결했습니다. 검색은 고품질 임베딩을 사용하여 시맨틱적으로 관련성 높은 청크를 검색하며, 복호화 계층은 승인된 사용자에게만 원본 콘텐츠를 재구성하여, 정지 상태의 데이터를 보호하면서 전체 검색 품질을 유지합니다.
MicrocosmWorks는 개인 식별 정보와 보호 건강 정보가 vector store에 저장될 때 암호화되고 승인된 쿼리 처리 중에만 메모리 내에서 해독되도록 보장함으로써 HIPAA, SOC 2, GDPR 및 CCPA의 특정 요구 사항을 해결하기 위해 컨텍스트 암호화 접근 방식을 설계했습니다. 이 시스템은 모든 암호 해독 이벤트에 대한 변조 방지 감사 로그를 생성하며, 이는 이러한 규정 준수 프레임워크 전반에 걸쳐 공통적인 접근 모니터링 및 책임 요구 사항을 충족합니다.
MicrocosmWorks는 기존 벡터 데이터베이스 컬렉션을 점진적으로 처리하는 마이그레이션 유틸리티를 구축했습니다. 이 유틸리티는 저장된 문서 청크 내의 민감한 엔티티를 암호화하면서 해당 벡터 임베딩을 보존하므로, 전체 코퍼스에 대한 임베딩을 다시 계산할 필요가 없습니다. 마이그레이션은 일시 중지 및 재개할 수 있는 백그라운드 프로세스로 실행되며, 전환 기간 동안 쿼리 파이프라인은 암호화된 청크와 아직 마이그레이션되지 않은 청크를 모두 원활하게 처리합니다.
MicrocosmWorks는 암호화 및 복호화 작업을 최적화하여 쿼리당 약 15-30ms의 오버헤드를 추가했으며, 이는 일반적인 LLM 생성 시간인 500ms-2s에 비해 무시할 수 있는 수준입니다. 데이터 수집 중 엔티티 감지 및 암호화는 문서 청크당 약 100ms를 추가하며, 이는 수집이 일반적으로 배치 프로세스이므로 역시 최소한의 오버헤드입니다. 시스템은 하드웨어 가속 AES 작업을 사용하고 복호화 키를 메모리에 캐시하여 암호화 오버헤드를 최소화합니다.