Function-Call Firewall

개요

대형 언어 모델(LLM)을 이용한 애플리케이션에서 외부 API 호출, 시스템 함수 실행, 툴 연동을 위한 function calling 기능이 빠르게 확산되고 있습니다. 그러나 무제한 또는 비제한적인 함수 호출은 보안 위협, 자원 낭비, 서비스 장애 등을 유발할 수 있습니다. 이를 제어하고 보호하기 위한 핵심 기술로 등장한 개념이 바로 **Function-Call Firewall(FCF)**입니다. 본 글에서는 FCF의 정의, 구성 요소, 적용 시나리오, 보안 효과 등을 실무 중심으로 정리합니다.

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1. 개념 및 정의

Function-Call Firewall(FCF)은 LLM이 외부 함수나 API를 호출할 때 이를 사전에 분석·검증·허용 여부를 판단하는 중간 제어 계층입니다. 이는 전통적인 네트워크 방화벽이 트래픽을 필터링하듯, LLM의 함수 호출 요청(function call)을 정책에 따라 허용하거나 차단할 수 있도록 설계됩니다.

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2. 필요성 및 보안 위협

위협 유형	설명	실제 영향 사례
무한 호출 루프	LLM이 재귀적으로 함수를 호출	API 트래픽 폭주 및 서비스 다운
부적절한 함수 사용	민감 정보 접근 또는 위험 연산 수행	개인정보 노출, 시스템 조작 가능성
프롬프트 탈출	사용자가 의도적으로 호출 경로를 조작	의도치 않은 외부 서비스 호출 유발
리소스 낭비	고비용 함수(API) 무분별 호출	비용 폭증, 서버 리소스 고갈

Function calling의 확장은 강력한 기능이자 보안 위협이기도 합니다.

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3. FCF의 주요 기능 및 구성 요소

구성 요소	역할	예시
Call Inspector	호출 요청 파싱 및 메타데이터 분석	호출 함수명, 파라미터 구조 추출
Policy Engine	허용 여부 판단 로직 수행	allowlist/denylist, rate limit 규칙 적용
Execution Monitor	실제 함수 실행 여부 통제	승인된 함수만 실행 허용
Logging & Alerting	호출 내역 기록 및 경고 발송	비정상 패턴 탐지 시 Slack 알림
Admin Dashboard	정책 설정 및 시각화 도구	함수 호출 히스토리 UI 제공

FCF는 API Gateway와 LLM 중간 계층으로 구성됩니다.

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4. 동작 방식 예시

1. 사용자가 프롬프트를 입력
2. LLM이 function call을 생성 (예: get_user_info{"id":123})
3. FCF가 호출 내용을 가로채어 정책 검사 수행
4. 허용된 함수이면 API 실행, 아니라면 차단 또는 대체 응답 반환

이러한 방식은 실시간으로 안전성을 확보합니다.

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5. 도입 장점

장점	설명	기대 효과
보안 강화	LLM의 권한 없는 호출 차단	서비스 무결성 확보
자원 보호	고비용 API 남용 방지	운영비용 절감
규정 준수	민감 정보 접근 제어	개인정보보호법, SOC2 등 대응
감사 가능성 향상	호출 로그 저장	보안 사고 분석 및 감사 가능

Function-Call Firewall은 LLM 운영에서 '필수 방어 계층'이 되고 있습니다.

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6. 활용 시나리오

분야	적용 예	기대 효과
LLM 기반 SaaS	고객 질문에 따라 외부 API 호출	서비스 안전성 강화 및 응답 통제
내부 업무 자동화	ERP 시스템에 LLM 호출 연결	인가된 사용자 요청만 허용
고객 챗봇	주문조회, 배송추적 등 API 호출	프리미엄 API 비용 제어
금융 챗봇	계좌조회 등 민감 API 호출 전 검증	인증 전 단계 호출 차단

LLM이 '인터페이스'가 아니라 '행동 주체'가 되는 시대, FCF는 그 행동을 제어하는 장치입니다.

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7. 도입 고려사항

항목	설명	대응 전략
정책 설계 복잡도	다양한 함수에 따라 조건 분기	allowlist 중심 정책에서 시작
응답 지연 가능성	호출 검증으로 인한 속도 저하	캐시 활용 및 경량 룰 우선 적용
오탐/과차단 위험	정상 요청도 막을 수 있음	AI 기반 정책 학습 또는 휴먼 승인 체계 병행

FCF는 단순 필터가 아닌 '행위 기반 보안'으로 접근해야 합니다.

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결론

Function-Call Firewall은 LLM의 기능 확장을 안전하게 통제하는 데 필요한 제어 계층으로서의 방화벽입니다. AI가 API를 호출하고 실제 시스템을 제어하는 시대에, 호출 주체에 대한 인증·정책·모니터링 체계는 필수입니다. 보안과 신뢰성이 강화된 LLM 서비스를 위해, 이제는 Function 호출도 통제해야 할 때입니다.