Log를 넘어 Cryptographic Attestation 기반 AI Governance 설계

Your AI agent needs a governance layer, not just guardrails

Pavan Dev Singh Charak2026년 5월 14일7분advanced

AI 요약

Context

기존 AI Guardrails의 Output Validation 방식은 실행 시점의 정책 버전 확인과 데이터 변조 방지가 불가능한 구조적 한계 존재. 단순 Log 기반 추적은 Mutable한 특성으로 인해 법적 증거력이나 감사 요구사항을 충족하기 어려움.

결정론적 Pure Function 설계를 통한 동일 정책 버전 및 입력값에 대한 일관된 출력 보장
Policy ID, Version, Canonical Input Hash를 결합한 Cryptographic Attestation 적용으로 데이터 무결성 확보
Ed25519 Private Key 기반의 전자 서명을 통한 실행 레코드의 사후 변조 방지 아키텍처 구현
Execution Fingerprint 도입을 통한 동일 요청의 중복 제출을 차단하는 Replay Protection 메커니즘 적용
Public Key만으로 시스템 외부에서 결정 과정을 검증하는 Independent Verifiability 구조 설계
LLM Recommendation을 단순 Signal로 처리하여 정책 결정 권한을 Governance Layer로 분리한 제어 구조 채택

실천 포인트

1. AI 에이전트의 결정 프로세스가 단순 Log가 아닌 암호화된 증명서(Attestation)를 생성하는지 검토

2. 모델의 추천값(Recommendation)과 실행 권한(Authorization)을 분리하여 정책 강제성 확보

3. 정책 버전 관리와 입력 데이터의 Hash 결합을 통해 결정의 재현성(Determinism) 확보

4. 규제 준수가 필요한 도메인(Fintech, Healthcare 등)에서 결정 로직의 무결성 검증 수단 마련

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