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Dev.toSecurity
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AI Connector 기반 제품의 신뢰 경계 설계를 통한 Production-Ready 확보
Before you sell an AI connector, map the trust boundary
AI 요약
Context
AI Agent의 Context 확보를 위해 외부 데이터 소스를 연결하는 Connector 도입이 가속화됨. 단순한 Integration 구현을 넘어 데이터 모델의 안전성과 Model Provider로의 데이터 흐름에 대한 가시성 부족이 제품 신뢰도의 병목 지점으로 작용함.
Technical Solution
- 데이터 소스 시스템부터 Model Provider까지의 전체 Trust Boundary 명세화
- 요청 권한(Permissions)과 데이터 복제 범위의 명확한 정의를 통한 보안 모델 구축
- Memory Retained 및 Log 저장소의 데이터 보존 주기와 삭제 경로(Deletion Path) 설계
- API 변경에 따른 Failure Mode 정의를 통해 시스템 안정성 확보
- 데이터 흐름도(Data-flow Diagram) 기반의 Model/Provider 경계 구분 및 가시성 제공
- 고객 제어권 기반의 Memory 및 Log 관리 인터페이스 구현
실천 포인트
1. Permissions Table 작성: 비기술적 구매자도 이해 가능한 권한 매핑 표 제공
2. Data-flow Mapping: 데이터 소스, 복제 지점, Model Provider, 로그 저장소를 포함한 흐름도 검토
3. Retention Policy 수립: 데이터 저장 위치, 기간, 삭제 프로세스에 대한 명확한 정의
4. Boundary Documentation: 보안 부록이 아닌 제품의 핵심 설계 문서로 Trust Boundary 제시