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LLM Agent의 Context 오염 방지를 위한 Mailbox 레이어 Spam Filtering 설계
Spam Detection for Inbound Agent Mail
AI 요약
Context
LLM Agent가 수신 메일을 그대로 입력값으로 처리함에 따라 Phishing 및 Malicious Input으로 인한 Context 오염 위험 존재. 애플리케이션 내부 Prompt에서 스팸을 식별하는 방식은 연산 비용이 높고 효율성이 낮음.
Technical Solution
- SMTP 수신 단계에서 DNSBL 및 Header Anomaly Detection을 통한 선제적 필터링 구조 설계
- Inbox 진입 전 Junk Folder로 라우팅하여 Agent의 Read Path에서 격리함으로써 불필요한 LLM Token 소모 방지
- Deterministic Block Rule과 Probabilistic Spam Detection의 계층적 적용을 통한 필터링 정밀도 확보
- Rule과 List의 분리를 통한 비엔지니어의 실시간 Blocklist 업데이트 및 유지보수 최적화
- Fail-closed 전략을 적용하여 평가 오류 발생 시 메시지를 일시 차단(SMTP 451)함으로써 데이터 유실 방지 및 보안성 강화
- 0.1에서 5.0 사이의 spam_sensitivity 조절 및 Rule Evaluation Audit 로그 분석을 통한 피드백 루프 구축
실천 포인트
1. Agent용 계정 생성 스크립트에 Spam Policy 설정을 포함했는가
2. Junk Folder의 Retention Period를 Inbox보다 짧게 설정하여 스토리지 효율을 높였는가
3. 하드코딩된 Rule 대신 List 기반의 동적 필터링 구조를 채택했는가
4. Fail-closed 설정 시 451 Tempfail 응답으로 송신 측 재시도를 유도하고 있는가