AWS 베드락으로 관리...보안 위협·데이터 유출 위험 줄어
고주호 빗썸 데브옵스 팀장이 20일 오후 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026'에서 '빗썸은 생성형 AI를 어떻게 안전하게 운영하는가'를 주제로 발표하고 있다. /사진=편지수 기자
가상자산의 거래가 이뤄지는 가상자산거래소는 디지털 금융 인프라를 수행하고 있는 만큼 높은 수준의 보안을 필요로 한다. 이용자들의 자산을 직접 보관하고 거래할 수 있기 때문이다. 가상자산거래소 빗썸이 생성형 AI를 활용하기 위한 아키텍처(구조) 구축의 중요성을 강조하고, AI 어시스턴트인 'AWS 베드락' 도입을 통한 AI 활용 노하우를 공유했다.
아마존웹서비스(AWS)는 20일 오후 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026'에서 '빗썸은 생성형 AI를 어떻게 안전하게 운영하는가'를 주제로 세션을 마련했다.
이날 세션 발표에 앞서 마상범 AWS 솔루션 아키텍트가 무대에 올랐다. 그는 아마존 베드락을 통해 대규모언어모델(LLM)을 사용했을 경우의 장점으로 ▲프라이빗 네트워크 구성 ▲AWS 서비스를 활용한 감사 및 추적 ▲응용프로그램인터페이스(API) 사용량을 기반으로 한 과금을 꼽았다. '아마존 베드락'은 생성형 AI 서비스 개발에 다양한 언어모델을 활용할 수 있도록 API를 제공하는 AWS의 솔루션이다.
고주호 빗썸 데브옵스(DevOps) 팀장은 AI 도구 수요가 증가했고, 무분별한 AI 사용을 관리하기 위해서라도 AI 어시스턴트를 도입하게 됐다고 설명했다. 특히 민감정보를 입력하는 데 따른 잠재적 리스크 등 보안 위협(Shadow IT)이 확산될 수 있다는 우려가 있었다고 봤다.
빗썸은 AI 어시스턴트를 도입하기에 앞서 '싱글 사인 온(SSO)' 기반 인증 방식인지, 인터넷을 경유하지 않고 LLM을 호출하는 프라이빗 네트워크가 가능한지를 주로 살폈다. 로그를 감사하고, API 사용량 과금을 추적할 수 있는지도 주요 고려 요소였다.
이렇게 도입된 것이 '클로드 코드 온 AWS 베드락'이다. 빗썸은 도입 과정에서 클로드 코드와 베드락 사이에 LLM 게이트웨이를 만들었다. 오픈소스를 SAST 정적 분석을 거쳐 보안실 리포트를 확인하고, 검증된 오픈소스 버전으로만 배포하도록 자동화했다. 고주호 팀장은 "LLM 게이트웨이는 단순 프록시가 아니라 생성형 AI 활용을 위한 중앙관리 레이어로써의 역할을 한다"고 설명했다.
백길선 빗썸 클라우드보안팀장이 20일 오후 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026'에서 '빗썸은 생성형 AI를 어떻게 안전하게 운영하는가'를 주제로 발표하고 있다. /사진=편지수 기자
빗썸이 클로드 코드 온 베드락 PoC(기술검증)를 거쳐 전사 배포까지 걸린 시간은 단 3개월이다. 고주호 팀장은 클로드 코드 온 베드락을 도입한 후, 외부 AI 도구를 사내 공식 플랫폼으로 끌어들이면서 데이터 유출 위험이 줄어들고 모든 사용이력을 감사·추적할 수 있게 됐다고 설명했다.
더불어 AI를 활용해 코드 리뷰를 자동화하면서, 개인의 AI 활용 노하우를 조직 자산으로 전환한다고 밝혔다. 코드 작성시간이 줄고, 디버깅과 문서 작성 효율도 함께 증가했다. 팀별, 개인별 AI 사용 비용도 실시간으로 추적할 수 있었다고 설명했다.
고주호 팀장은 "금융권 수준의 보안과 컴플라이언스가 토대로 깔려있었기에 가능했던 일"이라면서 "통제 가능한 환경에서 최고의 AI 도구를 안전하게 활용하고, 조직의 자산으로 축적해 나갈 것"고 말했다.
백길선 빗썸 클라우드보안팀장은 "빗썸에서 AI 도구는 직원들에게 하나의 복지로 자리잡았다"면서 "클로드 온 AWS, 멀티모달 사용 전략을 위한 코덱스(Codex) ON AWS, DevOps 자동화 등 기반을 다지겠다"고 말했다.
편지수 기자 pjs@techm.kr
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