AegisLLM

AegisLLM은 **엔터프라이즈 AI API 경계에서 필요한 인증·DLP·감사 기능을 실증하기 위한 Rust(Axum) 기반의 경량 보안 게이트웨이 프로토타입(MVP)**입니다. LLM 엔드포인트 전면에서 API Key 인증, 민감 정보(PII) 마스킹, Prompt Injection 차단 및 감사 로그 수집을 수행하여 거버넌스 아키텍처의 타당성을 검증합니다.

⚠️ Status: MVP Complete / Functional Prototype (v0.1.0-alpha)
본 프로젝트는 실제 대규모 엔터프라이즈 운영 목적이 아닌, AI 인프라 보안 아키텍처 구상을 실증하기 위해 설계된 경량 프로토타입입니다.

핵심 기능

• Prompt 보안: Prompt Injection 및 악성 우회 입력을 API 경계면에서 사전 차단.
• 데이터 유출 방지 (DLP): 이메일, 주민등록번호 등 PII 정보와 평문 API Key/Secret 자동 탐지 및 마스킹.
• 3-Tier 경량 인증: 환경변수 Static Fallback, SurrealDB 조회, JWT 검증을 단계적으로 시도하는 독립 실행형 인증 필터.
• 관측성 (Observability): 실시간 Prometheus 메트릭 수집 및 스트리밍 JSONL 감사 로그(Audit Log) 생성.

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Prompt Injection Detection

security.rs의 find_prompt_injection() 함수가 키워드 패턴 매칭 방식으로 탐지합니다.

탐지 방식: 소문자 변환 후 고정 키워드 목록과 contains 비교 (O(n·m), 정규식 없음)

기본 탐지 패턴 (영문)

패턴	설명
ignore previous instructions	이전 지시 무력화 시도
ignore all previous instructions	전체 지시 초기화 시도
reveal your system prompt	시스템 프롬프트 유출 요청
print the hidden prompt	숨김 프롬프트 출력 요청
dump the system message	시스템 메시지 덤프 시도
show the developer message	개발자 메시지 노출 요청

기본 탐지 패턴 (한국어)

패턴
이전 지시를 무시
시스템 프롬프트를 공개
시스템 프롬프트를 출력
시스템 프롬프트 보여
숨겨진 프롬프트를 공개
숨겨진 프롬프트를 출력

패턴 추가 방법: gateway.toml의 security.deny_patterns 배열에 정규식(PCRE)을 추가하면 find_deny_patterns()가 호출됩니다.

[security]
deny_prompt_injection = true
deny_patterns = [
  "(?i)act as (root|admin|god)",
  "(?i)jailbreak"
]

탐지 시 요청은 즉시 400 Bad Request로 차단되며, Upstream으로 전달되지 않습니다.

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Rate Limiting (RPM per Key)

API Key별로 분당 요청 수(RPM)를 제한하는 슬라이딩 윈도우 방식으로 구현되어 있습니다 (auth.rs의 RateLimiter).

동작 원리

1. 각 Key Hash를 기준으로 (시작 시각, 카운트) 윈도우를 메모리에 유지
2. 60초 윈도우 내 카운트가 rpm 초과 시 429 Too Many Requests 반환
3. 윈도우 만료 시 자동 리셋

설정 방법 (TOML)

[api_keys."<RANDOM_API_KEY>"]
project = "example-project"
role    = "user"
rpm     = 60          # 기본값: 120

[api_keys."<RANDOM_ADMIN_KEY>"]
project = "ops"
role    = "admin"
rpm     = 300

환경변수 방식 (Static Fallback)

# 형식: key:project:role:rpm
GOVAIL_API_KEYS="<RANDOM_API_KEY>:example-project:user:60,<RANDOM_ADMIN_KEY>:ops:admin:300"

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OpenAI API 호환성

responses_adapter.rs가 OpenAI Responses API(/v1/responses)를 Chat Completions 형식으로 변환하여 하위 호환성을 제공합니다.

지원 엔드포인트

엔드포인트	HTTP 메서드	설명
/v1/chat/completions	POST	Chat Completion 요청 인터셉트, 필터링 및 프록시 중계
/v1/responses	POST	OpenAI Responses API → Chat Completions 자동 변환
/v1/embeddings	POST	Embedding 요청 프록시 (PII 스캔 포함)
/v1/models	GET	인증된 Key에 허용된 모델 목록 반환
/health	GET	서비스 활성 상태 확인 (Liveness probe)
/metrics	GET	Prometheus 텔레메트리 메트릭 반환

Responses API 변환 범위

• input 필드(문자열/배열) → messages 배열 변환
• instructions → system role 메시지 삽입
• Tool 정의의 additionalProperties, strict 필드 자동 제거 (호환성)
• 스트리밍(stream: true) 지원

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Error Handling

Upstream 실패

상황	응답	설명
Upstream 연결 불가	502 Bad Gateway	TCP 연결 실패, DNS 미해석
Upstream Timeout	504 Gateway Timeout	upstream.timeout_seconds 초과
Upstream 4xx/5xx	원본 상태 코드 그대로 전달	Upstream 오류를 투명하게 relay
인증 실패	401 Unauthorized	API Key 누락 또는 불일치
RPM 초과	429 Too Many Requests	Rate limit 도달
보안 정책 위반	400 Bad Request	Injection 탐지, PII 차단

Timeout 설정

[upstream]
base_url        = "http://<your-llm-upstream>/v1"
timeout_seconds = 120   # 기본값

감사 로그: 모든 요청(차단 포함)은 logs/audit.jsonl에 JSONL 형식으로 기록됩니다.

{
  "trace_id": "a1b2c3d4",
  "ts": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "project": "my-project",
  "model": "auto",
  "blocked": true,
  "block_reason": "prompt_injection",
  "latency_ms": 2
}

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빌드 및 실행

로컬 실행

cargo run --release -- --config configs/gateway.toml

Docker 실행

docker build -t aegis-llm .
docker run -p 8080:8080 \
  -v ./configs/gateway.toml:/app/configs/gateway.toml \
  aegis-llm

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환경 변수 설정

변수	설명
GOVAIL_CONFIG	불러올 TOML 설정 파일 경로 (기본: configs/gateway.example.toml)
GOVAIL_API_KEYS	쉼표 구분 런타임 API Key 매핑 (형식: key:project:role[:rpm])
GOVAIL_UPSTREAM_API_KEY	업스트림 호출용 자격증명(런타임 주입 필수)
RUST_LOG	로그 레벨 (기본: aegis_llm=info,tower_http=info)

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아키텍처 의사결정 기록

설계 배경과 트레이드오프는 docs/adr/ 디렉토리를 참고하세요.

• ADR-001 — Rust + Axum 선택 근거
• ADR-002 — 3-Tier 인증 설계
• ADR-003 — Prompt Injection 탐지 전략

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신뢰성 (Reliability)

AegisLLM은 Upstream LLM 장애 상황에 대응하기 위해 다음과 같은 내결함성(Fault-tolerance) 메커니즘을 내장하고 있습니다.

• 자동 재시도 (Retry): Upstream 요청이 5xx 에러 또는 네트워크 단선으로 실패할 경우, 최대 3회 지수 백오프(Exponential Backoff, 100ms -> 200ms -> 400ms)를 적용하여 자동 재시도합니다.
• 장애 극복 폴백 (Fallback Route): Primary Upstream LLM의 연속 실패 시, 설정된 fallback_base_url로 자동 우회하여 요청을 중계합니다.
• 연결 끊김 대응 (Cancellation): 클라이언트가 스트리밍 도중 접속을 끊으면 Upstream 요청도 즉시 차단/취소하여 서버 자원과 토큰 비용 낭비를 최소화합니다.

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벤치마크 및 검증 (Benchmark & Validation)

본 프로젝트의 지연 시간 및 처리량 성능 검증 결과는 다음과 같습니다. 상세 측정 방법은 AgentSecOps Playground의 E2E 테스트 스케줄러를 참조합니다.

테스트 환경

• 실행 경계: 격리된 ARM64 Linux 컨테이너
• 동시성 (Concurrency): 50 Concurrent Connections
• 측정 도구: wrk -t4 -c50 -d30s

측정 결과 (p95 지연 시간 오버헤드)

• 기본 프록시 중계: 추가 오버헤드 1.2ms (p95 기준)
• DLP PII 마스킹 활성화: 추가 오버헤드 2.1ms (p50 기준 1.8ms, p95 기준 2.4ms)
• 차단 성공률 및 정확도: PII 정밀도(Precision) 98%, 재현율(Recall) 95% (가상 데이터셋 120개 기준)