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Dev.toSecurity
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TEE 기반 AI 에이전트 협상을 통한 정보 비대칭 및 Double-use 문제 해결
I built a protocol that prevents the "double-use of information" in negotiation
AI 요약
Context
협상 과정에서 공개되는 제안가와 양보 속도가 상대방에게 전략적 약점으로 활용되는 Information Double-use 문제 발생. 기존의 Trusted Broker 방식은 기술적 강제성 부재로 인해 신뢰 모델의 한계가 명확한 상황.
Technical Solution
- TEE(Trusted Execution Environment) 도입을 통한 협상 과정의 메모리 격리 및 Remote Attestation 구현
- LLM 추론 속도 저하를 유발하는 FHE 및 회로 정의가 필요한 MPC 대신 TEE를 선택하여 자연어 기반 자유 협상 지원
- AI Agent가 하드웨어 격리 구역 내에서 협상을 수행하고 결과값(최종 합의가 또는 No Deal)만 외부로 출력하는 Sealed 구조 설계
- BondVault 및 Treasury 컨트랙트를 통한 단계별 Bond(1% $\rightarrow$ 3% $\rightarrow$ 10%) 설정으로 Griefing 공격 비용 증대
- 협상 종료 후 Enclave 파괴를 통해 중간 제안가 및 양보 패턴 등 모든 협상 다이내믹스 영구 삭제
- On-chain Settlement 구조를 적용하여 합의 결과에 대한 즉각적인 실행력 확보
실천 포인트
- 민감 데이터 처리 시 수학적 증명(ZKP)과 하드웨어 격리(TEE) 간의 성능 및 유연성 Trade-off 검토 - 악의적 행위 방지를 위해 단순 수수료가 아닌 단계적 Bond-slashing 메커니즘 적용 고려 - LLM의 추론 오버헤드가 큰 작업의 경우 FHE보다 TEE 기반의 격리 실행 환경이 현실적인 대안임을 인지