Defense in Depth 기반의 Layered Guardrails 설계로 AI Agent 리스크 최소화

Context

LLM 기반 AI Agent의 권한 확대에 따른 데이터 유출 및 Reputational Risk 증가 상황. 단일 보안 계층으로는 Prompt Injection과 같은 복잡한 공격 패턴 및 비정상적 동작을 완전히 차단하기 어려운 한계 존재.

Technical Solution

• Defense in Depth 전략을 적용한 다층 필터링 구조 설계
• 처리 비용 최적화를 위해 Regex 및 Blocklist 기반의 Low-cost 체크를 최우선 배치
• Moderation 및 Model-based Classifier를 통한 고차원적 의미 분석 및 Safety 검증 수행
• Tool-specific Risk Level(Low/Medium/High) 정의를 통한 권한별 차등 제어 로직 구현
• Optimistic Execution 방식을 채택하여 메인 Agent 동작과 Guardrail 검증을 병렬 처리하고 Tripwire 발생 시 즉시 Exception 처리
• 고위험 액션 및 반복적 실패 상황에서 Human-in-the-loop으로 전환하는 에스컬레이션 경로 확보