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Prompt 기반 통제를 넘어 Runtime Execution Path 중심의 결정론적 AI 거버넌스로의 전환
AI Agent Governance Follows the Execution Path | Focused Labs
AI 요약
Context
기존 AI 거버넌스는 Prompt 레벨의 확률론적 제어나 정적인 권한 관리 시트에 의존함. 하지만 AI Agent의 복잡한 실행 경로에 따라 동일한 Tool 호출이라도 실제 영향도가 달라지므로, 단순 Access Control만으로는 런타임의 사이드 이펙트를 제어하는 데 한계가 있음.
Technical Solution
- Prompt-level Safety 대신 Tool 호출 직전 단계에서 가로채는 Deterministic Safety 구조 설계
- AI Agent의 Identity를 공유 키가 아닌 Workload Identity로 정의하여 실행 단위별 추적성 확보
- Harness 레이어를 도입하여 Tool Registry, Memory Lookup, Policy Enforcement를 통합 관리하는 Lock-in 레이어로 활용
- Policy 결정 로직을 'Agent Identity, Execution Path, Proposed Action, Organizational State'의 4가지 변수를 조합한 확률 기반 위반 탐지 모델로 구성
- Side Effect 발생 직전 지점에 Runtime Policy Gate를 배치하여 최종 실행 여부를 결정하는 가로채기(Intercept) 메커니즘 구현
- 거부된 액션과 위험 승인 이력을 Eval 데이터로 환류시켜 정책을 지속적으로 고도화하는 피드백 루프 구축
실천 포인트
1. Tool 호출부를 래퍼 함수로 감싸 정책 엔진(Policy Engine)을 거치도록 설계했는가
2. Agent별로 고유한 Workload Identity를 부여하여 실행 이력을 추적할 수 있는가
3. 단순 권한 부여(Yes/No)를 넘어 실행 경로(Execution Path)에 따른 동적 정책을 적용하고 있는가
4. Tool 실행 전 사이드 이펙트가 발생하는 정확한 지점에 정책 게이트를 배치했는가