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Dev.toSecurity
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Local-first Sandbox 기반 AI Agent 보안 검증 시스템 구축
I Built Hermes Immune System — A Safety Lab for AI Agents
AI 요약
Context
기존 AI Safety가 단순 Content Moderation 중심의 답변 차단에 집중한 한계 존재. Tool Call과 Memory 접근 권한을 가진 Autonomous Agent의 특성상 Prompt Injection 및 Memory Poisoning과 같은 실행 단계의 보안 리스크 대응 체계 필요.
Technical Solution
- Hermes Orchestrator를 통한 사전 Mission Planning 구조 설계로 실행 전 승인 경계 및 리뷰 대상 식별
- Trust Level 기반 Asset Profile 분류를 통한 External Content의 지시사항과 Task Directive의 논리적 분리
- Red Team Subagent를 활용한 적대적 시나리오 시뮬레이션 및 실시간 Risk Detection 파이프라인 구축
- Memory Update Request 검증 로직을 통한 비정상적 규칙 저장 시도 및 Memory Poisoning 차단
- 고위험 탐지 시 Human Approval Required 상태로 전이시키는 Escalation 매커니즘 구현
- JSON Schema 기반의 정형화된 Output 생성을 통해 가시적인 Governance Report 및 Audit Trail 제공
실천 포인트
- AI Agent 설계 시 단순 필터링이 아닌 Trust Boundary를 정의한 Asset Classification 도입 검토 - 에이전트의 Memory 업데이트 전, 변경 사항이 시스템 정책과 충돌하는지 검증하는 Validation Layer 추가 - 고위험 Tool Call 실행 전 Human-in-the-loop 체크포인트를 설계하여 무분별한 Action 실행 방지 - 보안 검증 결과를 단순 텍스트가 아닌 정량적 스코어와 증거 기반의 정형 데이터로 기록하는 체계 마련