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Dev.toSecurity
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Ed25519 서명 기반 Bayesian Scoring을 통한 Agent Trust Layer 구축
What the agent stack is still missing
AI 요약
Context
AI Agent의 경제적 주체화에 따라 x402(결제) 및 Agentic.market(탐색) 레이어가 구축되었으나, 서비스의 실질적 신뢰성을 검증할 Trust Layer 부재. 기존의 서명된 트랜잭션만으로는 런타임의 버그, MCP Marketplace Poisoning, 서버 침해 사고 등의 동적 보안 위협 대응 불가.
Technical Solution
- Ed25519 서명을 적용한 Signed Receipts 생성으로 Agent A와 Server B 간의 호출 이력을 증명하는 구조 설계
- I/O 원문 대신 Hash값만 저장하는 방식을 통해 데이터 프라이버시를 보호하고 스토리지 효율성 확보
- Cloudflare Worker 기반의 Aggregator를 구축하여 수집된 Receipt를 Bayesian Scoring 모델로 분석하는 로직 구현
- Byzantine-robust한 스코어링 체계를 통해 특정 참여자의 데이터 왜곡 및 적대적 공격을 방어하는 메커니즘 적용
- HTTP GET 기반의 No-Auth/No-SDK API를 제공하여 Agent가 호출 전 즉각적으로 신뢰 점수를 쿼리하는 저지연 구조 채택
- low_caller_diversity 및 high_error_rate 등 다차원 플래그를 도입하여 단순 점수 이상의 컨텍스트 기반 신뢰도 제공
실천 포인트
1. 외부 API/Tool 호출 전 런타임 신뢰도 점수를 확인하는 인터셉터 계층 검토
2. 상호 증명을 위한 Dual-signed Receipt 도입 및 Hash 기반 데이터 무결성 검증 적용
3. 단일 데이터 소스 의존성을 피하기 위해 Caller Diversity 지표를 통한 데이터 편향성 모니터링 수행