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Google Cloud — 디스커버리

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SecureAI가 가져오는 것

• Vertex AI: 에이전트(Agent Engine), 서빙 엔드포인트, 실행 중인 배치 및 튜닝 작업, 모델 — Model Registry와 사용 중인 모든 게시자 모델(Gemini, Claude, 개방형 모델).
• Agent Builder / Gemini Enterprise 및 Dialogflow CX(선택 사항): Agent Builder(Discovery Engine) 엔진과 그 데이터 스토어(global, us, eu 위치에서 조회), 그리고 Dialogflow CX 에이전트(global 및 구성한 Vertex AI 위치에서 조회).
• 최근 30일간 모델별 사용량: 요청 수(및 실패한 요청 수), 입력 및 출력 토큰, 프롬프트 캐시 토큰.
• 최근 30일간 자격 증명별 사용량(Cloud Monitoring): 각 서비스 계정과 각 API 키의 전체 요청 수 및 AI API(Vertex AI, Gemini API, Agent Builder, Dialogflow)에 대한 요청 수. OAuth 클라이언트 트래픽(사람, 그리고 콘솔이나 gcloud 같은 도구)은 별도로 합산됩니다. 이 데이터로 해당 계정과 키의 마지막 사용도 알 수 있습니다.
• 모델 및 ID별 사용량(선택 사항): 어떤 서비스 계정이나 사람이 어떤 Vertex AI 모델을 호출했는지로, 데이터 액세스 감사 로그를 사용 설정한 경우 이 로그에서 가져옵니다. 모델 및 ID별 사용량을 참조하세요.
• SecureAI 외부에서 사용된 Vertex AI: SecureAI의 추론 연결을 거치지 않고 Vertex AI 또는 Gemini를 직접 호출한 ID. SecureAI 외부에서 사용된 Vertex AI를 참조하세요.
• 최근 30일간 비용: BigQuery 결제 내보내기에서 가져온 이 프로젝트의 실제 AI 지출, 또는 정가 기준 추정치.
• NHI: 서비스 계정, 사용자 관리 서비스 계정 키, API 키, Workload Identity Federation 풀 및 공급자, OAuth 클라이언트 — 각각의 마지막 사용(Policy Analyzer 및 자격 증명별 사용량 기준)과 권한 위험 포함. NHI 인벤토리에서 수동으로 또는 자동 정책으로 취소하고 복원할 수 있습니다.
• 프로젝트의 IAM 역할 바인딩.
• AI 및 ID 서비스(Vertex AI, IAM, IAM Credentials, STS, API Keys, Resource Manager)의 Cloud 감사 로그: 최근 30일간의 최신 이벤트 200개.

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전제 조건

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필요한 API

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역할

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자격 증명

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얻는 방법

1. Google Cloud 콘솔에서 IAM 및 관리자 → 서비스 계정 → 서비스 계정 만들기로 이동합니다(예: secureai-discovery).
2. IAM 및 관리자 → IAM → 액세스 권한 부여로 이동하여 서비스 계정의 이메일을 주 구성원으로 입력하고 전제 조건의 역할을 추가합니다.
3. 다시 서비스 계정에서 계정을 열고 키 → 키 추가 → 새 키 만들기 → JSON을 선택해 파일을 다운로드합니다.
4. JSON 전체를 Service Account JSON에 붙여넣은 다음, 다운로드한 파일을 삭제합니다.

PROJECT=my-project-123
gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com iam.googleapis.com aiplatform.googleapis.com \
  apikeys.googleapis.com monitoring.googleapis.com logging.googleapis.com policyanalyzer.googleapis.com \
  --project=$PROJECT
gcloud iam service-accounts create secureai-discovery --project=$PROJECT --display-name="SecureAI discovery"
SA=secureai-discovery@$PROJECT.iam.gserviceaccount.com
for ROLE in roles/aiplatform.viewer roles/iam.securityReviewer roles/monitoring.viewer roles/logging.viewer; do
  gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT --member=serviceAccount:$SA --role=$ROLE --condition=None
done
# 선택 사항: 마지막 사용, 모델 및 ID별 사용량, Agent Builder, Dialogflow CX
for ROLE in roles/policyanalyzer.activityAnalysisViewer roles/logging.privateLogViewer roles/discoveryengine.viewer roles/dialogflow.reader; do
  gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT --member=serviceAccount:$SA --role=$ROLE --condition=None
done
gcloud iam service-accounts keys create secureai-discovery.json --iam-account=$SA

1. 서비스 계정을 만들고 역할을 부여합니다(위의 1단계와 2단계).
2. SecureAI 연결 양식에서 Service account to impersonate (keyless — instead of the JSON) 필드의 도움말 텍스트에 승인해야 할 SecureAI 계정이 표시됩니다. Google Cloud에서 서비스 계정을 열고 권한 → 액세스 권한 부여에서 해당 계정을 주 구성원으로 입력한 뒤 roles/iam.serviceAccountTokenCreator를 부여합니다. gcloud로 하는 방법:
   gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding $SA \
     --member=serviceAccount:SECUREAI_ACCOUNT --role=roles/iam.serviceAccountTokenCreator
   
3. 필드에 서비스 계정의 이메일을 입력하고 JSON은 비워 둡니다.

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취소용 별도 서비스 계정

1. 두 번째 서비스 계정(예: secureai-revoke)을 만들고 전제 조건의 취소 역할만 부여합니다.
2. 이 계정에서 Service account for revocation (optional — separate from reading) 필드의 도움말 텍스트에 표시된 SecureAI 계정에 roles/iam.serviceAccountTokenCreator를 부여합니다.
3. 해당 필드에 이 계정의 이메일을 입력합니다.

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조직 또는 폴더 모드

• SecureAI는 Cloud Asset Inventory로 활성 프로젝트를 찾고, 각 프로젝트를 단일 프로젝트 커넥터처럼 읽습니다. Google Cloud Project ID는 계속 할당량 및 결제 프로젝트로 사용됩니다.
• 서비스 계정에 조직 또는 폴더에 대해 roles/cloudasset.viewer, roles/iam.securityReviewer, roles/aiplatform.viewer를 부여하고, 사용량과 감사를 위해 roles/monitoring.viewer와 roles/logging.viewer도 부여합니다.
• 서비스 계정의 프로젝트에서 cloudasset.googleapis.com을 사용 설정합니다.

ORG=123456789012
for ROLE in roles/cloudasset.viewer roles/iam.securityReviewer roles/aiplatform.viewer roles/monitoring.viewer roles/logging.viewer; do
  gcloud organizations add-iam-policy-binding $ORG --member=serviceAccount:$SA --role=$ROLE --condition=None
done
gcloud services enable cloudasset.googleapis.com --project=$PROJECT

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연결

1. Admin → Integrations → Cloud → Google Cloud — 검색 → 통합 연결.
2. 프로젝트 ID, 위치(또는 More Vertex AI Locations에 여러 위치), 그리고 JSON 키 또는 가장할 서비스 계정 중 하나를 입력합니다. 사용하는 경우 취소용 서비스 계정, 조직 또는 폴더, 결제 필드도 추가합니다.
3. 연결을 클릭합니다. SecureAI는 저장하기 전에 프로젝트를 실제로 읽어 자격 증명을 확인하며, 몇 초 정도 걸립니다. 프로젝트를 읽을 수 없으면 이유를 표시하고 아무것도 저장하지 않습니다. 입력한 내용은 양식에 그대로 남습니다. 표시될 수 있는 메시지는 문제 해결에 있습니다.
4. 저장되었지만 일부 역할이 없으면 경고에 해당 역할이 나열됩니다. 역할을 부여하고 다시 동기화하세요.
5. 카드의 새로고침 버튼으로 지금 동기화합니다. 이후 SecureAI는 6시간마다 자동으로 동기화합니다.

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확인

• 클라우드 센서에 검색된 에이전트가 나열됩니다. Google Cloud 카드를 클릭하면 GCP 패널이 열립니다: 사용량 및 비용(요청, 실패, 토큰, 캐시, 비용과 그 출처), 모델 및 배포, ID 및 액세스(서비스 계정과 키 및 마지막 사용, IAM 바인딩), 감사.
• 패널에 Discovery could not read everything이 표시되면 각 줄을 검토하고(문제 해결 참조) 다시 동기화하세요.
• NHI 인벤토리에 서비스 계정과 키가 표시됩니다.

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모델 및 ID별 사용량

• SecureAI는 aiplatform.googleapis.com(또는 모든 서비스)에 대해 DATA_READ 또는 DATA_WRITE 로그가 사용 설정된 경우에만 이 로그를 읽습니다. SecureAI는 이를 IAM 정책에서 감지하며, 직접 사용 설정하지는 않습니다.
• 사용 설정하면 Google 요금에 따른 Cloud Logging 수집 비용이 발생합니다. IAM 및 관리자 → 감사 로그 → Vertex AI API → 데이터 읽기에서 사용 설정합니다.
• 서비스 계정에 roles/logging.privateLogViewer가 필요합니다.
• 프로젝트 및 동기화마다 SecureAI는 최대 5,000개 항목 또는 20초 동안 읽으며, 둘 중 먼저 도달하는 쪽에서 멈춥니다.
• 로그가 꺼져 있으면 패널에 사용 설정 방법을 설명하는 선택적 누락 항목이 표시됩니다. 조직이나 폴더 수준에서 사용 설정했지만 단일 프로젝트를 연결한 경우, SecureAI는 프로젝트의 정책에서 이를 볼 수 없으므로 누락 항목을 그대로 표시합니다.

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권한 위험

• 소유자(roles/owner) 또는 편집자(roles/editor)
• 모든 관리자 역할(roles/<service>.admin 또는 Admin으로 끝나는 역할)
• 보유자가 다른 서비스 계정으로 작업할 수 있게 해 주는 roles/iam.serviceAccountTokenCreator 또는 roles/iam.serviceAccountUser

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SecureAI 외부에서 사용된 Vertex AI

• 데이터 액세스(Data Access) 감사 로그가 켜져 있으면(모델 및 ID별 사용량 참조) 각 행에 호출한 모델과 횟수가 표시되며, 추론 호출만 집계됩니다.
• 꺼져 있으면 숫자는 자격 증명(서비스 계정 또는 API 키)별 Cloud Monitoring 값이며, 추론뿐 아니라 AI API(Vertex AI, Gemini API, Agent Builder, Dialogflow)에 대한 모든 호출이 포함됩니다.
• 추론 연결의 서비스 계정과 커넥터의 서비스 계정은 집계하지 않습니다. 사람은 한 명씩 나열하지 않으며, 그 호출은 하나의 집계 행에 들어갑니다(People (Google accounts) 또는 People and tools (OAuth): 콘솔, gcloud, 앱).
• 해당 동기화에서 SecureAI가 추론 연결을 읽지 못하면 아무것도 분류하지 않고, 이를 선택 사항 누락 항목으로 표시하며, 이전 동기화의 결과를 유지합니다.
• Insights 발견 사항 Google Vertex AI / Gemini is being used outside SecureAI를 생성합니다. 심각도는 중간이며, 호출자가 API 키(수명이 긴 자격 증명)이면 심각입니다. OWASP LLM02, ISO/IEC 42001 A.4.2 및 A.6.2.6, NIST AI RMF MAP-1.1 및 GOVERN-6.1에 매핑됩니다.

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비용

• 결제 내보내기 테이블 사용 시: AI 서비스(Vertex AI, Gemini API, Agent Builder, Dialogflow 등)에 대한 이 프로젝트의 실제 지출로, 크레딧을 차감한 금액이며 결제 계정의 통화로 표시됩니다. 크레딧이 사용량을 충당하면 순액이 0일 수 있으며, 이 경우 패널에 크레딧 적용 전 금액이 함께 표시됩니다. Google은 몇 시간의 지연을 두고 내보내기를 업데이트합니다.
• 사용하지 않을 시: 추정치 — Cloud Monitoring의 토큰 × 정가이며, Claude와 프롬프트 캐시 토큰도 포함합니다. 할인이나 약정 사용 계약은 반영되지 않습니다.

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취소 및 복원

• SecureAI가 Google Cloud에서 취소한 항목만 복원할 수 있습니다(수동이든 자동 정책을 통해서든). SecureAI 게이트웨이에서만 차단한 경우나 팀이 Google Cloud에서 직접 사용 중지한 ID에는 제공되지 않습니다.
• 삭제된 서비스 계정 키는 복원할 수 없습니다. SecureAI는 Google을 호출하지 않고 거부합니다.
• 복원에는 취소와 같은 역할이 사용됩니다.

• 커넥터가 사용하는 서비스 계정과 그 키는 SecureAI에서 취소할 수 없습니다 — 취소하면 디스커버리가 중단되기 때문입니다. 취소용 서비스 계정도 마찬가지입니다. Google Cloud에서 순환하세요.
• Vertex AI 추론 연결이 인증에 사용하는 서비스 계정과 서명에 사용하는 키도 취소할 수 없습니다. 취소하면 거버넌스가 적용되는 모든 호출이 중단됩니다. 키 없는(가장) 옵션에서는 서비스 계정만 보호됩니다. SecureAI는 어떤 키로도 서명하지 않으므로 해당 키는 취소할 수 있습니다. SecureAI가 추론 연결이 사용하는 ID를 확인할 수 없으면 서비스 계정이나 서비스 계정 키를 취소하지 않습니다(API 키는 영향을 받지 않습니다).
• Google의 기본 서비스 계정(Compute Engine 기본 계정, App Engine, Cloud Build, 서비스 에이전트)은 두 번째 확인을 요청합니다. 이 중 하나를 사용 중지하면 해당 계정으로 실행되는 모든 VM, 앱, 빌드가 중지됩니다.
• 커넥터에 어떤 작업의 역할이 없으면 오류에 해당 역할이 표시됩니다.

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자동 NHI 정책

• Simulation mode (dryRun) 모드는 기본적으로 켜져 있습니다. 켜져 있으면 Revoke로 설정된 규칙도 아무것도 차단하지 않고 수행할 작업을 나열하기만 합니다. 이 모드를 끄는 것만이 실제 차단을 가능하게 합니다. Simulate with this configuration은 저장하기 전에 효과를 보여 줍니다.
• Revocation cap per run: 기본값 5(1~50). 한 번의 실행에서 Revoke 규칙이 상한보다 많은 ID와 일치하면 아무것도 차단하지 않고 알림을 보냅니다.
• Exclusions: 소유자, 이름 또는 리소스가 패턴과 일치하는 ID에는 어떤 규칙도 작동하지 않습니다. 와일드카드는 *만 사용할 수 있습니다.
• 완전한 키 목록만 평가됩니다.
• SecureAI가 사용하는 자격 증명(커넥터의 자격 증명, 취소용 계정, Vertex AI 추론 자격 증명)은 절대 차단되지 않습니다. Google 기본 서비스 계정의 키는 자동으로 차단되지 않습니다. 규칙은 알림만 보내고 사람이 결정합니다.

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문제 해결

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연결할 때

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패널의 누락 항목

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관련

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