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Dev.toSecurity
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Deny-by-Default 전략 기반의 계층형 LLM 운영 아키텍처 설계
Future Outlook & Operating Model
AI 요약
Context
단순 데모 수준의 LLM 구현을 넘어 장기 운영 시 발생하는 모델 변경, 로그 증폭, 비정형 입력에 따른 시스템 불안정성 해결 필요. 특히 개인 정보 노출 및 비정상적 접근을 방지하기 위한 결정론적 제어 계층의 부재를 극복하려는 시도.
Technical Solution
- Brain, Voice, Senses, Connection의 4계층 분리 구조를 통한 관심사 분리 및 책임 전가
- Gateway 단계에서 Auth 및 Routing을 처리하고 Session scoping을 통해 리소스 무분별한 확장 방지
- Silas(Voice)와 Senses 계층에 Pre-screening 및 Allow-list 필터를 배치하여 모델 도달 전 트래픽 제어
- PII 보호를 위해 정규식 기반의 redactPatterns를 적용한 Logging Redaction 파이프라인 구축
- Tailscale VPN 도입을 통해 Public Port 노출을 최소화하고 Loopback 바인딩으로 보안 기본값 설정
- Policy-as-Code 관점에서 SOUL.md와 SKILL.md를 통한 모델 행동 지침의 중앙 집중식 관리
실천 포인트
- 기본 설정을 Deny-by-Default로 구성하여 신규 채널 도입 시 방화벽 관점의 검토 수행 - LLM API 호출 전 deterministic한 Python 기반 pre_screener로 불필요한 Token 소모 및 비용 절감 - 주기적인 ${OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN} 로테이션 및 openclaw.json diff 분석을 통한 회귀 방지 - 모델 컨텍스트 윈도우 관리를 위한 세션 pruning 및 compaction 활성화 여부 점검