Gemini 보안 표준

이 문서에서는 Gemini for Google Cloud 및 정부 기관을 위한 Gemini 배포를 위한 보안 표준 및 가드레일을 설명합니다. 이러한 표준은 FedRAMP 높음 및 DoD IL5와 같은 공공 부문 프레임워크에 맞게 조정하는 데 도움이 됩니다.

Stellar Engine은 기본 랜딩 영역 배포를 자동화하지만 주권을 유지하고, 구성 드리프트를 방지하고, AI 관련 취약점을 완화하려면 민감한 AI 워크로드에 특정 가드레일을 적용해야 합니다.

기본 요건

안전한 배포 수명 주기를 보장하려면 인프라 프로비저닝을 시작하기 전에 다음 기본 요건을 준수하세요.

  • 코드형 인프라 (IaC) 적용: 콘솔에서 수동 구성을 삭제합니다. Google Cloud 자동화된 CI/CD 파이프라인을 사용하여 모든 환경 변경사항, 수정 조치, 조정을 구현하여 구성 드리프트를 방지합니다.
  • 공식 저장소 사용: 공식 Stellar Engine 저장소를 사용합니다. 확인되지 않은 포크 또는 맞춤 변형은 보안 회귀를 일으킬 수 있습니다.
  • Security Command Center Premium: Activate 모든 폴더에서 Security Command Center Premium을 활성화하여 지속적인 위협 감지 및 규정 준수 모니터링을 사용 설정합니다.

루트 환경 잠금

FedRAMP 높음 및 DoD IL5 프레임워크를 충족하려면 폴더 및 조직 수준에서 다음 엄격한 제어를 적용하세요.

  • 이중 폴더 아키텍처: Assured Workloads에 의거하여 관리되는 전용 폴더를 2개 이상 사용하여 리소스를 분리합니다. 하나는 FedRAMP 높음용이고 다른 하나는 FedRAMP 중간 또는 IL5용입니다.
  • 리소스 상주: 리소스 상주를 사전 합의된 미국 리전(예: us-east4)으로 잠급니다.
  • 조직 정책 제약조건: 액세스를 제한하려면 다음 제약조건을 사용 설정합니다.
  • 컨텍스트 인식 액세스: Gemini 애플리케이션 계층으로 트래픽을 라우팅하기 전에 Identity-Aware Proxy (IAP)를 사용하여 사용자의 ID와 기기 보안 상황 (Access Context Manager 사용)을 확인하도록 요구합니다.

보안 네트워킹

배포는 플랫 피어링이 아닌 Network Connectivity Center에서 관리하는 허브 및 스포크 토폴로지를 적용해야 합니다. 허브 및 스포크 토폴로지에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

  • 트래픽 분리: 특수 VPC (예: 내부 라우팅을 위한 vpc-trust, 어플라이언스 관리를 위한 vpc-mgmt, vpc-untrust) 간에 트래픽을 격리합니다.
  • 경계 보호: 클러스터링된 차세대 방화벽 (NGFW)이 장착된 특수 검사 VPC를 통해 트래픽을 전달하여 수신 및 송신 트래픽을 정리합니다.
  • 측면 절연: 애플리케이션 데이터를 제공하는 스포크 네트워크가 서로 직접 통신할 수 없도록 NCC 허브를 구성하여 측면 이동 벡터를 제거합니다.

애플리케이션 가드레일

일반적인 인젝션 또는 무단 반출 위험으로부터 애플리케이션 레이어와 지원 모델을 보호하려면 다음을 구현하세요.

  • 비공개 부하 분산: 리전 외부 애플리케이션 부하 분산기만 사용하여 프런트엔드 애플리케이션을 노출하여 인터넷에서 직접 액세스할 수 없도록 합니다.
  • IAP: Gemini 애플리케이션 계층으로 트래픽을 라우팅하기 전에 엄격한 ID 및 기기 보안 상황 확인을 적용합니다.
  • Model Armor: Gemini Enterprise Agent Platform에서 실행되는 모든 지원 모델에 Model Armor를 사용 설정합니다. Model Armor는 런타임 페이로드 안전을 적용하고, 콘텐츠 규정 준수를 충족하고, 프롬프트 인젝션 취약점을 완화하는 데 필요합니다.

데이터 보호 및 감사

주권 워크로드를 보호하려면 다음과 같은 중앙 집중식 감사 및 변경 불가능성 기능을 구현하면 됩니다.

  • 데이터 분류 체계: 데이터 분류 체계와 통합하여 제어 배치를 최적화합니다.
  • VPC 서비스 제어 경계: 민감한 정보 처리 및 저장 환경 주위에 VPC 서비스 제어 경계를 구현하여 데이터 무단 반출을 방지합니다. 경계는 DoD IL5에 필수입니다.
  • KMS 직무 분리: 암호화 키에 대한 엄격한 직무 분리를 적용합니다. 3단계 보안 프로젝트에서 Cloud Key Management Service 키링을 관리하는 보안 관리자에게 데이터 복호화를 위한 Identity and Access Management 권한이 없는지 확인합니다.

  • 계층적 로그 싱크: 조직 수준 원격 분석을 다음 전용 구조화된 싱크로 전달합니다.

    • 관리자 활동 및 데이터 액세스 감사 로그
    • VPC 서비스 제어 이벤트
    • Google Workspace 및 로그인 이벤트
    • CIS 규정 준수 원격 분석

    사용자가 원격 분석 전달을 우회할 수 없는지 확인합니다.

  • SIEM 수집: Pub/Sub 주제를 사용하여 로그가 변경 불가능한 스토리지 저장소로 흐르는 특수 관리 프로젝트로 로그를 라우팅합니다.

  • 이상 감지: Google Security Operations와 같은 SecOps 도구를 사용하여 이벤트를 분석하여 Agent Platform에 대한 비정상적인 API 버스트와 같은 위반사항을 감지합니다.

  • 교차 도구 조화: 원격 분석을 Google Threat Intelligence, Wiz Security Graph 또는 서드 파티 도구와 통합하여 섀도 AI 엔드포인트 또는 유해한 구성을 식별합니다.

  • SOAR을 사용한 자동 수정: SOAR 플레이북을 사용하여 악성 모델 엔드포인트 격리 또는 손상된 토큰 사용 중지와 같은 실시간 방어를 사용 설정합니다.

모니터링 및 AI 보안

다음 기능을 사용하여 관측 가능성과 자동화된 방어 파이프라인을 유지합니다.

  • API 사용량 모니터링: 핵심 LLM 함수 (예: serviceruntime.googleapis.com/api/request_count)에서 급증 감지를 위한 알림을 만듭니다.
  • AI용 계층적 로그 싱크: 계층적 로그 싱크를 구성하여 `aiplatform.googleapis.com`에 대한 비정상적인 API 호출 볼륨 버스트 또는 aiplatform.googleapis.com AI 서비스 계정의 불가능한 이동 위반 과 같은 AI 관련 이벤트를 캡처합니다. 이러한 로그가 기관 SIEM에서 액세스할 수 있는 변경 불가능한 스토리지 저장소 (예: BigQuery) 로 흐르는지 확인합니다.
  • 안전한 AI 프레임워크 (SAIF) 정렬: 원격 분석을 다음 4가지 SAIF 핵심 요소에 연결합니다.
    • 강력한 기반: IAM 권한 및 Cloud KMS 상태를 확인합니다.
    • 탐지 확장 프로그램: 로그 필터링을 사용하여 프롬프트 인젝션 및 악성 엔드포인트를 추적합니다.
    • 자동화된 방어: 자동화를 사용하여 비정상적인 페이로드를 격리하거나 거부합니다.
    • 플랫폼 조화: Google Threat Intelligence 또는 Wiz 보안 발견 항목의 위협 인텔리전스를 기반으로 조치를 취합니다.