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Dev.toSecurity
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Self-hosted Gateway 기반 데이터 주권 및 Boundary 가시화 설계
OpenClaw and the Boundary Problem
AI 요약
Context
기존 Personal AI 서비스는 편의성 중심으로 설계되어 사용자 데이터의 경계와 권한 제어가 불투명한 구조적 한계 존재. 특히 Multi-tenant 환경에서의 신원 혼재 및 데이터 유출 위험으로 인해 진정한 의미의 Local-first AI 구현이 어려운 상황.
Technical Solution
- 데이터 주권 확보를 위해 사용자 하드웨어에서 구동되는 Self-hosted Gateway 아키텍처 채택
- Memory 상태를 은닉하지 않고 Workspace 내 일반 파일로 저장하여 사용자가 직접 검사 가능한 Visible State 구조 설계
- Model의 지능에 의존하지 않고 Access Control을 우선 적용하여 Blast Radius를 최소화하는 보안 모델 구축
- 신규 DM 발신자 및 디바이스 노드에 대해 Owner Approval 단계를 거치는 Explicit Consent 메커니즘 도입
- Agent 전용 브라우저 프로필을 사용자 개인 프로필과 완전히 분리하여 실행 환경의 격리 구현
- ClawHub의 SHA-256 해싱 및 Deterministic ZIP 패키징을 통한 공급망 검증 체계 구축
실천 포인트
1. AI 에이전트 권한 설정 시 '지능적 판단'보다 '사전 정의된 접근 제어'를 우선 적용했는가
2. 사용자 데이터의 저장 위치와 상태를 사용자가 직접 확인하고 제어할 수 있는 인터페이스를 제공하는가
3. 외부 툴 실행 환경(Shell, Browser 등)이 메인 시스템과 물리적/논리적으로 격리되어 있는가
4. 배포 아티팩트의 무결성 검증을 위해 Hash 기반의 Deterministic Packaging을 적용했는가