역할 기반 액세스 제어 (RBAC)
용어 이름 복사
인프라약 1분 읽기
조직 내 사용자에게 개별 권한을 부여하는 대신, 직무에 따른 '역할(Role)'을 정의하고 이에 맞춰 AI 모델, 데이터, 시스템 기능에 대한 접근 권한을 체계적으로 제어하는 보안 관리 방식입니다.
다른 이름
RBACRole-Based Access Control권한 관리
상세 설명
RBAC는 사용자 개개인이 아닌 조직 내 '역할'을 중심으로 권한을 묶어 관리함으로써 보안성과 운영 효율성을 동시에 확보하는 표준 보안 모델입니다. 기업용 AI 솔루션 도입 시 RBAC는 필수적인데, 이는 모든 사용자가 동일한 정보에 접근하지 못하도록 제한하여 RAG(검색 증강 생성) 환경에서의 민감 데이터 유출을 방지하기 위함입니다. 관리자는 관리 도구 접근, 개발자는 프롬프트 엔지니어링 및 모델 튜닝, 일반 사용자는 서비스 이용 등 권한을 세분화하여 할당할 수 있습니다. 이를 통해 '최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege)'을 실현하고, 무분별한 고비용 LLM 호출을 제한하여 API 비용을 최적화하며, 기업의 핵심 프롬프트 자산을 안전하게 보호하는 역할을 수행합니다.
도구 선택에서 중요한 이유
기업용 AI 도구는 사내 문서와 연결되는 경우가 많아, RBAC가 없으면 하위 직급자가 인사 정보 등 민감한 RAG 데이터에 접근할 위험이 있습니다. 또한 AI 모델별로 사용 단가가 다르므로, 직무에 부합하는 적절한 성능의 모델만 사용하게끔 제어하여 운영 비용을 절감하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
확인할 점
- 기본 제공 역할(Admin, User 등) 외에 기업 특성에 맞는 커스텀 역할 생성이 가능한가?
- 기존 사내 계정 시스템(SSO, Active Directory 등)과 연동하여 통합 관리가 가능한가?
- RAG 데이터 소스별로 접근 권한을 다르게 설정할 수 있는가?
- 고비용 모델 사용 권한을 특정 역할로만 제한할 수 있는가?
현업 적용 예시
법무팀 역할(Legal Role)을 가진 사용자는 AI를 통해 사내 계약서 데이터베이스를 검색할 수 있지만, 마케팅팀 역할(Marketing Role) 사용자는 동일한 챗봇을 써도 마케팅 가이드라인 데이터에만 접근할 수 있도록 제한할 수 있습니다.
관련 용어
iamRAG
RAG(검색 증강 생성)는 AI 모델이 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 실시간으로 검색한 뒤, 이를 바탕으로 답변을 생성하는 기술입니다. 모델의 학습 데이터에 없는 최신 정보나 기업 내부 문서를 활용해 답변의 정확...
least-privilege