LLM Guardrails 2.0: 필터링을 넘어 추론 기반 보안 체계로 진화하는 AI 안전성 아키텍처

LLM Guardrails 2.0의 등장 배경 및 중요성

• 2025년 현재, 기업의 LLM 도입 가속화와 함께 안전성이 정확성보다 중요해짐.
• LLM이 사내 시스템 제어 및 워크플로우 자동화에 연결되면서, 잘못된 응답이 시스템 오류나 보안 사고로 직결.
• PII, PHI 등 규제 준수 및 할루시네이션, 프롬프트 탈옥 같은 보안 리스크 증가로 가드레일이 필수 기술로 부상. Guardrails 1.0에서 2.0으로의 진화
• Guardrails 1.0은 블랙리스트 필터, 정규식 기반 PII 탐지 등 단순 정책 기반으로 LLM의 우회에 취약.
• Guardrails 2.0은 LLM 기반 Safety Classifier, Reasoning 기반 안전성 평가, Self-guarding, Multi-layer Guarding 등 추론 기반으로 진화.
• 입력, 출력, Retrieval, 도구 호출, 데이터 접근 등 LLM 운영 전 과정에 걸쳐 다계층 보안을 제공. Guardrail 2.0의 핵심 구성 요소 및 작동 원리
• Safety Classifier Model은 위험도를 스코어링하고 분류하며, Policy Engine은 JSON/YAML 기반 정책으로 반응 결정.
• Self-Critique는 LLM이 스스로 생성 내용을 검열하고, Safety-aware Decoding은 생성 도중 위험 방향을 회피.
• Input Guardrail, Output Guardrail, , , 등 5개 계층으로 구성되어 및 를 담당.