Hardcoded Directive 구조를 통한 Privacy-First 로컬 AI 에이전트 설계

E.L.L.A. — Embedded Local Logic Agent

Andre Zabel2026년 6월 9일4분advanced

AI 요약

Context

기존 AI 어시스턴트의 서버 중심 아키텍처로 인한 데이터 프라이버시 침해 및 정책 기반 안전 장치의 취약성 노출. Prompt Injection이나 설정 오류로 인해 무력화되는 Rule-based 보안 모델의 구조적 한계 발생.

LLM의 접근 자체를 차단하는 Hardcoded Set 기반의 Directive Layer 구축을 통한 기술적 불가능성(Architectural Impossibility) 구현
Default-deny 패턴을 적용하여 명시적으로 등록된 Tool 외의 모든 시스템 접근을 원천 차단하는 보안 모델 설계
Ollama(llama3.1:8b) 및 로컬 MariaDB 채택을 통한 Data Exfiltration 경로의 물리적 제거
Directive Layer 하단에 시스템 상태(RAM, Disk) 기반의 조건부 권한 제어가 가능한 유연한 Rule Engine 배치
모든 Tool 실행 내역을 tool_executions 테이블에 기록하고 UI에 Chip 형태로 노출하는 투명성 확보 로직 적용

실천 포인트

1. 보안 핵심 로직을 LLM의 추론 영역 밖으로 분리하여 Hardcoded Layer로 구현했는가?

2. Default-deny 원칙에 따라 명시적 허용 리스트 외의 모든 접근을 차단하고 있는가?

3. 외부 API 의존성을 제거하고 로컬 인프라(Local LLM, Local DB)로 대체 가능한 영역을 식별했는가?

4. 시스템 상태에 따른 조건부 권한 제어 로직이 최상위 보안 제약 사항을 침범하지 않도록 설계되었는가?

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