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LLM 추론과 분리된 Deterministic Gateway 기반 에이전트 권한 제어 설계
Every agent passport layer is grading its own exam
AI 요약
Context
LLM의 reasoning layer에 의존한 보안 제어는 Prompt Injection에 취약하여 권한 탈취 위험이 높음. 모델의 제안과 실행 권한을 완전히 분리하여 결정론적 정책으로 통제하는 아키텍처의 필요성이 대두됨.
Technical Solution
- LLM 외부의 Framework Layer에서 동작하는 Deterministic Policy Engine 도입을 통한 보안 강화
- Ed25519 identity 기반의 Agent Passport System 구축으로 각 에이전트의 신원 보장
- Scoped Delegation 매커니즘을 적용하여 권한 전이 시 권한 범위가 절대 확장되지 않는 Narrowing 구조 설계
- 'Model Proposes, Gateway Disposes' 원칙에 따른 3-signature action chain 검증 프로세스 구축
- OAuth 2.1 및 RFC 8707 기반의 Resource-scoped token을 활용한 세밀한 리소스 접근 제어
- Deny-by-default 전략과 모든 메시지에 대한 서명 강제를 통한 Zero Trust 아키텍처 구현
실천 포인트
1. AI 에이전트의 Tool Call 실행 전, 모델과 분리된 별도의 결정론적 Gateway에서 정책 검증 프로세스를 두었는가?
2. 권한 위임(Delegation) 시 상위 권한보다 더 넓은 범위의 권한이 부여되지 않도록 강제하는 로직이 존재하는가?
3. 시스템의 상호운용성(Conformance) 테스트 외에, 독립적인 제3자 관점의 Adversarial Test Suite를 운영하고 있는가?