TEEC 표준 기반 7개 모듈로 AI Pentesting Agent의 자율성 제어 및 거버넌스 구현

How to Add Governance to AI Pentesting Agents

nagasatish chilakamarti2026년 4월 19일6분advanced

AI 요약

Context

LLM 기반 자율 펜테스팅 에이전트의 도구 실행 권한 및 출력 제어 부재로 인한 보안 리스크 발생. 무분별한 명령어 실행 및 무한 루프로 인한 Target 시스템 DDoS 유발 가능성이 설계상 핵심 병목으로 분석됨.

TealRegistry를 통한 Tool Allowlisting 구조 설계로 승인되지 않은 명령어 실행의 원천 차단
Shannon entropy 및 구조적 매칭 기반의 TealSecrets 도입으로 민감 정보의 자동 탐지 및 Redaction 처리
Circuit Breaker 상태 머신(CLOSED→OPEN→HALF_OPEN) 기반 TealReliability 설계로 리트라이 스톰 및 DDoS 리스크 방지
TealMemory의 Scope 제한 및 TTL 설정을 통한 세션 기반 데이터 격리와 자동 만료 메커니즘 적용
TEEC(TealTiger Event & Evidence Contract) v0.1.0 표준 정의를 통한 32개 Reason Code 기반의 결정론적 감사 추적 체계 구축

실천 포인트

1. AI 에이전트의 실행 도구를 화이트리스트 방식으로 관리하고 있는가?

2. 리트라이 로직에 Circuit Breaker 및 Budget 제한이 설정되어 있는가?

3. 출력 데이터 내 민감 정보 탐지 및 마스킹 프로세스가 파이프라인에 포함되었는가?

4. 모든 거버넌스 결정 사항이 추적 가능한 표준화된 이벤트 계약(Contract) 형태로 기록되는가?

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