피드로 돌아가기
Dev.toSecurity
원문 읽기
AI 자가 진화 루프를 통한 LOOM 언어의 Zero-Trust 경계 설계
I don't write my language by hand — an organism grows it (Day 5)
AI 요약
Context
AI 생성 코드의 신뢰성을 보장하기 위해 Capability Seam 기반의 Trust Layer인 LOOM 설계. 기존 구조는 외부 라이브러리 호출 시 입력값의 권한은 통제하나 반환값의 신뢰성(Provenance)을 검증하지 못하는 보안 홀 존재.
Technical Solution
- Adversarial Attack 루프를 포함한 자가 진화형 언어 커널 성장 아키텍처 채택
- Foreign Boundary 통과 시 모든 내부 Anchor를 제거하는 Untrusted-by-default 메커니즘 도입
- FFI 호출 결과값의 roles_of를 공집합(∅)으로 처리하여 기본 신뢰 제거
- 외부 경계 밖에서 Host의 재검증(Re-vouch) 또는 명시적 Declassify 절차를 통한 신뢰 회복 구조 설계
- Pure 함수로 위장하여 파일시스템에 접근하는 Side-effect를 탐지하는 머신 기반 정적 분석 체계 구축
실천 포인트
1. 외부 API/라이브러리 반환값을 내부 도메인 모델로 변환 시 명시적 검증 단계 포함 여부 확인
2. Pure 함수 선언과 실제 Side-effect 간의 불일치를 탐지하는 정적 분석 도구 도입 검토
3. 신규 기능 도입 시 해당 기능을 파괴하려는 Adversarial Test 케이스를 설계 프로세스에 통합