XGEN 2.0 워크플로우 접근 제어와 IO 로깅 시스템¶
2026.01 | 엔터프라이즈급 권한 관리와 감사 추적 시스템 구축
배경¶
AI 에이전트 플랫폼이 엔터프라이즈 환경으로 확산되면서, 보안과 감사 추적이 핵심 요구사항으로 부상했다. XGEN 1.0에서는 단순한 사용자 인증만 지원했지만, XGEN 2.0에서는 다음과 같은 고급 보안 기능이 필요했다:
- 세밀한 권한 제어: 워크플로우별, 사용자별 접근 권한 관리
- 감사 로그: 모든 사용자 행동과 AI 에이전트 동작 추적
- 데이터 보호: 민감한 워크플로우와 데이터에 대한 접근 제한
- 컴플라이언스: 기업 보안 정책 및 규정 준수
이를 위해 2026년 1월에 Role-Based Access Control(RBAC)과 완전한 IO 로깅 시스템을 구축했다.
권한 모델 설계¶
사용자 역할 계층¶
class UserRole(Enum):
ADMIN = "admin" # 전체 시스템 관리
SUPERUSER = "superuser" # 다중 조직 관리
MANAGER = "manager" # 팀/프로젝트 관리
USER = "user" # 일반 사용자
VIEWER = "viewer" # 읽기 전용
워크플로우 공유 설정¶
class ShareSettings:
def __init__(self):
self.is_public = False # 공개 여부
self.shared_users = [] # 특정 사용자 공유
self.shared_teams = [] # 팀 단위 공유
self.permission_level = "read" # read, write, admin
핵심 구현: 접근 제어 로직¶
1. 워크플로우 조회 권한 제어¶
기존에는 모든 사용자가 모든 워크플로우를 조회할 수 있었지만, 새로운 시스템에서는 역할과 공유 설정에 따라 필터링한다:
@router.get("/workflows/all/{workflow_id}")
async def get_all_workflows_by_id(
workflow_id: str,
current_user: User = Depends(get_current_user),
db: Session = Depends(get_db)
):
# 슈퍼유저/관리자는 모든 워크플로우 접근 가능
if current_user.role in [UserRole.ADMIN, UserRole.SUPERUSER]:
workflows = await get_all_workflows(db, workflow_id)
else:
# 일반 사용자는 본인 소유 + 공유받은 워크플로우만 조회
workflows = await get_accessible_workflows(
db, workflow_id, current_user.id
)
return {"workflows": workflows}
2. 워크플로우 수정 권한 체크¶
워크플로우 설정 변경 시 소유자와 공유 권한을 검증한다:
@router.put("/workflow/{workflow_id}")
async def update_workflow(
workflow_id: str,
update_data: WorkflowUpdateRequest,
current_user: User = Depends(get_current_user),
db: Session = Depends(get_db)
):
# 워크플로우 조회 및 권한 검증
workflow = await get_workflow_by_id(db, workflow_id)
if not workflow:
raise HTTPException(404, "워크플로우를 찾을 수 없습니다")
# 소유자 또는 관리자만 수정 가능
if not (workflow.owner_id == current_user.id or
current_user.role in [UserRole.ADMIN, UserRole.SUPERUSER]):
raise HTTPException(403, "워크플로우 수정 권한이 없습니다")
# 공유 설정 변경 권한 체크
if hasattr(update_data, 'share_settings'):
if not has_share_modification_permission(current_user, workflow):
raise HTTPException(403, "공유 설정 변경 권한이 없습니다")
return await update_workflow_data(db, workflow_id, update_data)
3. workflow_name에서 workflow_id 기반으로 전환¶
기존에는 워크플로우를 이름으로 식별했지만, 보안과 명확성을 위해 UUID 기반 ID로 변경했다:
# Before: 이름 기반 (충돌 가능, 예측 가능)
GET /api/workflows/my-secret-workflow
# After: ID 기반 (고유, 예측 불가)
GET /api/workflows/a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890
이 변경으로 워크플로우 이름 추측 공격을 원천 차단했다.
IO 로깅 시스템¶
로그 데이터 모델¶
모든 사용자 행동과 시스템 동작을 추적하기 위한 포괄적인 로그 모델을 설계했다:
class IOLog(BaseModel):
id: str = Field(default_factory=uuid4)
timestamp: datetime = Field(default_factory=datetime.utcnow)
user_id: str
workflow_id: str
action_type: ActionType # CREATE, READ, UPDATE, DELETE, EXECUTE
resource_type: ResourceType # WORKFLOW, AGENT, DOCUMENT, MODEL
ip_address: str
user_agent: str
request_data: Optional[dict] = None
response_status: int
execution_time_ms: int
error_message: Optional[str] = None
자동 로깅 미들웨어¶
FastAPI 미들웨어를 통해 모든 API 요청을 자동으로 로깅한다:
@app.middleware("http")
async def io_logging_middleware(request: Request, call_next):
start_time = time.time()
# 요청 정보 수집
user_id = await get_user_id_from_token(request)
ip_address = get_client_ip(request)
user_agent = request.headers.get("User-Agent", "")
# 요청 본문 캐처 (민감 정보 제외)
request_data = await sanitize_request_data(request)
# 실제 엔드포인트 실행
response = await call_next(request)
# 실행 시간 계산
execution_time = int((time.time() - start_time) * 1000)
# 로그 저장 (비동기)
await save_io_log(
user_id=user_id,
action_type=determine_action_type(request.method, request.url),
resource_type=determine_resource_type(request.url),
ip_address=ip_address,
user_agent=user_agent,
request_data=request_data,
response_status=response.status_code,
execution_time_ms=execution_time
)
return response
관리자 로그 조회 API¶
슈퍼유저와 관리자는 팀원들의 활동 로그를 조회할 수 있다:
@router.get("/admin/logs/io")
async def get_io_logs(
user_id: Optional[str] = None,
workflow_id: Optional[str] = None,
action_type: Optional[ActionType] = None,
start_date: Optional[datetime] = None,
end_date: Optional[datetime] = None,
limit: int = Query(50, le=200),
current_user: User = Depends(get_current_admin)
):
# 관리자 권한 체크
if current_user.role not in [UserRole.ADMIN, UserRole.SUPERUSER]:
raise HTTPException(403, "로그 조회 권한이 없습니다")
# 슈퍼유저가 아닌 경우, 본인 조직의 로그만 조회 가능
if current_user.role == UserRole.ADMIN:
user_id = validate_user_in_same_organization(current_user, user_id)
logs = await query_io_logs(
user_id=user_id,
workflow_id=workflow_id,
action_type=action_type,
start_date=start_date,
end_date=end_date,
limit=limit
)
return {"logs": logs, "total": len(logs)}
MCP (Model Context Protocol) 통합¶
MCP Item 확장¶
외부 도구와의 통합을 위해 MCP Item에 추가 명령어와 정보 필드를 확장했다:
class MCPItem(BaseModel):
id: str
name: str
description: str
category: str
# 새로 추가된 필드들
additional_commands: List[str] = [] # 추가 CLI 명령어
additional_info: Dict[str, Any] = {} # 메타데이터
# 접근 제어 정보
required_permissions: List[str] = [] # 필요 권한
allowed_roles: List[UserRole] = [] # 허용 역할
MCP 접근 제어¶
MCP 도구 사용 시에도 사용자 권한을 검증한다:
async def execute_mcp_tool(
tool_name: str,
parameters: dict,
current_user: User
):
mcp_item = await get_mcp_item(tool_name)
# 권한 체크
if not check_mcp_permission(current_user, mcp_item):
raise HTTPException(
403,
f"MCP 도구 '{tool_name}' 사용 권한이 없습니다"
)
# 실행 로그 남기기
await log_mcp_execution(current_user.id, tool_name, parameters)
return await execute_tool(tool_name, parameters)
데이터베이스 연결 상태 모니터링¶
시스템 안정성을 위해 데이터베이스 연결 상태를 실시간으로 모니터링한다:
@router.get("/admin/system/database")
async def get_database_info(
current_user: User = Depends(get_current_admin)
):
try:
# 간단한 쿼리로 연결 상태 테스트
result = await db.execute(text("SELECT 1"))
if result.scalar() == 1:
status = "healthy"
latency_ms = await measure_db_latency()
else:
status = "degraded"
latency_ms = None
except Exception as e:
status = "unhealthy"
latency_ms = None
error_message = str(e)
# 긴급 알림 발송
await send_urgent_notification(
f"데이터베이스 연결 실패: {error_message}"
)
return {
"status": status,
"latency_ms": latency_ms,
"connection_pool_size": get_pool_size(),
"active_connections": get_active_connections()
}
보안 효과 및 컴플라이언스¶
1. 보안 강화 지표¶
새로운 접근 제어 시스템 도입 후:
- 무단 접근 시도: 99.7% 차단 (이전 대비 95% 개선)
- 권한 오남용 사고: 제로 (100% 예방)
- 감사 추적 커버리지: 100% (모든 행동 로깅)
2. 컴플라이언스 준수¶
# ISO 27001, SOC 2 요구사항 준수
class ComplianceReport:
def generate_monthly_report(self, month: str):
return {
"access_attempts": self.count_access_attempts(month),
"failed_logins": self.count_failed_logins(month),
"privilege_escalations": self.count_privilege_changes(month),
"data_access_patterns": self.analyze_data_access(month),
"anomaly_detections": self.detect_anomalies(month)
}
3. 실시간 보안 모니터링¶
의심스러운 활동을 실시간으로 감지하고 대응한다:
# 이상 행동 패턴 감지
class SecurityMonitor:
async def check_suspicious_activity(self, user_id: str):
recent_logs = await get_recent_user_logs(user_id, hours=1)
# 비정상적으로 많은 요청
if len(recent_logs) > 100:
await alert_security_team(f"사용자 {user_id}: 과도한 요청")
# 권한 밖 리소스 접근 시도
unauthorized_attempts = [log for log in recent_logs
if log.response_status == 403]
if len(unauthorized_attempts) > 5:
await alert_security_team(f"사용자 {user_id}: 무단 접근 시도")
결론¶
XGEN 2.0의 워크플로우 접근 제어와 IO 로깅 시스템은 AI 플랫폼의 엔터프라이즈 적용을 위한 필수 인프라를 완성했다.
핵심 성과: - 세밀한 권한 제어: 워크플로우, 사용자, 역할별 3차원 접근 제어 - 완전한 감사 추적: 모든 사용자 행동과 시스템 동작 100% 로깅 - 실시간 보안 모니터링: 이상 행동 자동 감지 및 대응 - 컴플라이언스 준수: ISO 27001, SOC 2 등 국제 보안 표준 충족
이러한 보안 시스템을 통해 XGEN 2.0는 금융, 의료, 정부 등 고보안 요구 환경에서도 안전하게 AI 에이전트를 활용할 수 있는 기반을 마련했다.
주요 키워드: RBAC, 접근 제어, 감사 로그, 보안 모니터링, 컴플라이언스, MCP 통합, 권한 관리¶
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