RLHF 의존 탈피, Runtime Enforcement 기반의 AI 안전망 설계

Evals Are Alignment Enforcement: Why Your Safety Strategy Needs Runtime Checks

Saurav Bhattacharya2026년 6월 7일9분advanced

AI 요약

Context

모델 파인튜닝과 System Prompt에 의존하는 기존 Safety 전략의 한계 분석. 런타임 중 발생하는 Jailbreak 및 데이터 유출을 방지할 실질적인 강제 메커니즘의 부재를 병목 지점으로 식별.

Technical Solution

SafetyBoundary 인터페이스 설계를 통한 입력, 출력, Trajectory 단계의 런타임 제약 조건 정의
정규표현식 기반의 Structural Invariants 레이어를 구축하여 Credentials 및 PII 유출을 원천 차단하는 Block 로직 구현
Retrieval Score 0.7 미만 시 불확실성 표현 여부를 검증하는 Behavioral Constraints 레이어 배치
bypassable: false 속성을 통한 불변성(Invariant) 강제 및 위반 시 Safe Fallback 응답으로 자동 대체하는 구조 설계
Eval Infrastructure를 단순 테스트 도구가 아닌 CVE 취약점 관리 방식의 Security Infrastructure로 전환

실천 포인트

- 모든 LLM 출력물에 대해 정규식 기반의 필수 불변성(Invariant) 체크 로직을 런타임에 배치했는가 - 모델의 RLHF 성능과 별개로, 출력 단계에서 PII 및 Secret 유출을 차단하는 Hard Constraint가 존재하는가 - Safety 위반 로그를 변경 불가능한(Immutable) 형태로 기록하여 포렌식 분석 체계를 갖추었는가 - Eval Coverage를 보안 취약점 관리 지표와 동일한 수준으로 추적하고 있는가

태그

#Runtime Enforcement #Eval Infrastructure #Structural Invariants #AI Safety #Threat Modeling

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