정의
개별 AI 및 머신러닝 워크로드(예: 특정 LLM 추론 컨테이너)를 네트워크 수준에서 서로 격리하는 네트워크 보안 기법으로, 한 AI 서비스의 보안 침해가 동일한 인프라를 공유하는 다른 서비스로 자동으로 확산되지 않도록 방지합니다. 기존 네트워크 규칙은 클러스터의 모든 컨테이너를 동등하게 취급했지만, 마이크로세분화는 컨테이너가 실제로 수행하는 작업과 실행 중인 AI 모델을 기반으로 세분화된 규칙을 적용합니다. 이는 한 AI 모델을 손상시킨 공격자가 인접한 모델이나 데이터 저장소로 피벗할 수 있는 취약점을 해결합니다.
왜 중요한가
조직이 공유 클라우드 인프라에서 여러 AI 모델 및 에이전트를 실행할 때, 마이크로세분화는 단일 손상된 AI 워크로드가 광범위한 인프라 손상의 발판이 되는 것을 방지합니다. 이는 엔터프라이즈 AI 배포를 위한 중요한 격리 제어입니다.