RFC 8785와 SHA-256 기반의 AI 실행 기록 검증 시스템 설계

How to Verify an AI Execution Record Without Trusting the Provider

Jb2026년 6월 15일8분intermediate

AI 요약

Context

AI 서비스 제공자의 로그에만 의존하는 Closed Loop 구조로 인한 데이터 위변조 가능성 상존. 모델의 비결정적 특성으로 인해 사후 재실행을 통한 결과 재현 및 증명이 불가능한 한계점 노출.

Deterministic Identity 확보를 위한 CER(Certified Execution Record) 구조 도입
JSON 직렬화 순서 변경에 따른 해시 불일치 해결을 위해 RFC 8785 JCS Canonicalization 적용
전체 데이터가 아닌 bundleType, version, snapshot 등 핵심 필드만 추출하는 Hash Projection 설계로 무결성 범위 정의
SHA-256 기반의 Certificate Hash 재계산을 통한 데이터 변조 여부 즉시 판별
제공자로부터 독립된 Public Node Metadata 엔드포인트를 통한 Trust Material 검증 체계 구축
실행 기록의 정체성, 무결성, 인증 가능성을 분리하여 외부 제3자의 독립적 검증 환경 구현

실천 포인트

1. JSON 데이터를 해싱할 때 Key 순서 보장을 위해 표준 Canonicalization 라이브러리 적용 여부 검토

2. 전체 객체가 아닌 특정 필드 집합에 대해서만 무결성을 보장하는 Projection 레이어 설계

3. 검증 주체와 생성 주체를 분리하기 위한 Public Key Infrastructure(PKI) 기반의 메타데이터 노드 구축

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