Amazon Bedrock 도입 시 기업은 환각이나 개인정보 유출을 우려하지만, 실제 운영에서는 탈취된 자격 증명을 이용한 비정상 모델 호출이 더 큰 비용 피해로 이어질 수 있습니다. 공격자는 GitHub, 환경변수, CI/CD 로그 등에 노출된 키를 확보해 고비용 모델을 반복 호출하며, 이를 ‘LLMjacking’이라 합니다.

이를 막기 위해서는 장기 credential 사용을 최소화하고 IAM 권한을 필요한 범위로 제한해야 합니다. 또한 CloudTrail, Model Invocation Logging, CloudWatch를 활용해 이상 호출 패턴을 조기에 탐지하고, 토큰 사용량과 비용을 지속적으로 모니터링해야 합니다. 그렇다면 실제로 어떤 설정과 점검이 필요할까요? 보다 구체적인 대응 방법이 궁금하시다면 블로그에서 확인해 보세요.