S 보안 패턴

요구어떻게 하면 여러 부서가 같은 모델과 도구를 쓰면서도 누가 무엇을 얼마나 불렀는지 알고, 비용 폭주를 상한으로 막을 수 있는가?

모든 모델·도구 호출이 하나의 진입점을 지나게 해 인증·인가·요청 상한·감사 기록·비용 상한을 일괄 적용한다.

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 S1 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

부서·과제마다 API 키를 들고 상용 모델과 도구를 직접 부르면 누가 무엇을 얼마나 불렀는지 아무도 모르고, 키가 새거나 루프가 폭주하면 비용이 무한정 나간다(denial-of-wallet). 호출 경로가 흩어져 있으면 인증·상한·기록을 과제마다 따로 붙여야 하고, 대부분은 붙이지 않는다.

맥락. 상용 API(E2)나 공용 모델 서빙(A2)을 여러 과제·부서가 함께 쓰는 기관, 대민 접점처럼 외부 이용자가 호출량을 좌우하는 서비스, 데이터 조회 에이전트(유형 ⑤)처럼 도구 호출이 반복되는 구조. 카탈로그 등재 상태는 후보(PAX 564건 중 3건).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 중앙 통제·가시성 vs 단일 장애점과 지연 증가
• 요청 상한으로 비용을 막는 효과 vs 정상 업무량 급증 시 서비스 거부
• 기관별 자율 도입 속도 vs 범정부 공통기반 경유 의무

02해법

모델·도구 호출을 받는 진입점을 하나 두고, 호출마다 주체·도구·모델·토큰을 식별한다. 진입점은 A3 공공 인증(GPKI·디지털원패스 등 연합 신원)에 신원 확인을 위임하고, 주체·도구별 허용 여부와 요청 상한·비용 상한을 적용한다. 허용·거부와 호출 내역은 C4 지표와 S10 재생 기록으로 흘려보내고 비용을 집계한다. 모델 서빙 계층(A2)의 게이트웨이와 같은 자리에 두어 과제는 진입점 뒤의 모델을 고르기만 하게 한다.

변형

03적용

1. 현재 모델·도구를 직접 부르는 경로(부서별 API 키, 코드에 박힌 키, MCP 직접 연결)를 모두 찾아 목록으로 만든다.
2. 진입점 위치를 정한다. 범정부 AI 공통기반이 있으면 먼저 그것을 쓰고, 없을 때만 기관 게이트웨이를 A2와 같은 자리에 세운다.
3. 주체 식별을 A3 공공 인증에 위임하고, 주체·도구·모델별 허용 목록과 요청 상한·월 비용 상한을 수치로 정한다.
4. 직접 호출 경로를 닫고 모든 호출이 진입점을 지나게 한다. 키는 진입점만 보관한다.
5. 호출 기록을 S10·C4로 보내고, 상한 초과·거부 건을 운영자가 주기적으로 확인한다.

점검 질문

• 진입점을 우회하는 모델·도구 호출 경로가 남아 있지 않은가
• 주체별 요청 상한과 비용 상한이 수치로 설정되어 있는가
• 거부·상한 초과 이벤트가 기록되고 집계되는가
• API 키가 진입점 밖(코드·개인 PC)에 남아 있지 않은가

환경 조건. E2 해외 상용 API·혼합에서 가장 필요하며, E5가 S 이상이면 A2.4 내부망 프록시와 같은 자리에 둔다. E3 MCP·CLI 설정 과제는 MCP 호출도 진입점을 지나게 해야 한다. E1 로컬 PC 완결이면 걸 대상이 없지만, 기관 단위로 옮길 때 다시 붙인다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. A2모델 서빙 계층 A3공공 API 제공자 C4감사 로그·지표 S10결정적 재생

빠지기 쉬운 함정. X3부서마다 챗봇 X4단일 모델 인질

출처·문헌: 카탈로그 §6 S 계층 S1 카드 · 카탈로그 §6 위협 × 보안 부품 매트릭스·고전 대응표 · 카탈로그 §7.4 유형별 위협 모델(③·⑤) · 카탈로그 §11 X3 · 카탈로그 §14 DistriNet·Vinodhkumar · 분류기준 §5 S1, R3 · DistriNet 보안 패턴: 인증·요청 상한 · Single Access Point · Gatekeeper · Federated Identity · Vinodhkumar M AI 보안 패턴: AI API Gateway · API Gateway · Rate Limiter · Access Token

요구어떻게 하면 부서와 등급이 섞인 문서를 한 검색 서비스에 모으면서도, 열람 권한이 없는 직원이 질문 한 번으로 등급 문서의 요약을 받지 않게 할 수 있는가?

검색·생성 전에 요청자의 권한으로 문서 단위 접근을 판정해, 모델이 볼 수 없는 문서는 검색 결과에도 나타나지 않게 한다.

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01문제

기관 내부망 RAG가 부서 간 문서를 한 코퍼스에 넣는 순간, 열람 권한이 없는 직원도 질문 한 번이면 등급 문서의 요약을 받아 본다. 생성한 뒤에 출력을 가리는 방식으로는 요약과 재서술을 다 잡지 못한다. 권한 밖 문서는 애초에 모델에 들어가지 않아야 한다.

맥락. B3 지식 접지를 부서·등급이 섞인 코퍼스 위에 올리는 경우(전북AI 유형 내부망 RAG), 인수인계·지식 보존(유형 ⑨)처럼 전임자 파일 더미를 코퍼스화하는 경우, 대민 챗봇이 내부 문서와 공개 문서를 함께 보는 경우. 카탈로그 등재 상태는 후보.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 답변 범위의 풍부함 vs 권한 밖 문서의 요약 노출
• 문서 메타(등급·부서) 정비 비용 vs 필터 정확도
• 검색 성능 vs 요청마다 권한 판정하는 지연

02해법

요청자 신원·역할과 문서 메타(E5 등급·부서·소유자)를 대조해 허용 문서 집합을 먼저 만든 뒤, 그 집합 안에서만 검색하고 생성한다. 권한 판정은 서버 측에서 하고 모델이나 프롬프트에 맡기지 않는다. 문서 메타는 A1 문서 자산 단계에서 정비하고, 인용(출처)도 같은 권한 검사를 거치게 한다. 가장 단순한 형태는 대민 챗봇 코퍼스에 공개(O) 문서만 두는 것이다.

변형

03적용

1. 코퍼스에 들어갈 문서의 등급(E5)·부서·소유자 메타를 A1 단계에서 채우고, 메타가 없는 문서는 적재하지 않는다.
2. 요청자 역할 체계(부서·직급·열람 권한)를 기관 인증과 연결한다.
3. 검색 전에 허용 문서 집합을 만드는 필터를 서버 측에 구현하고, 인용 표시(F1)도 같은 검사를 거치게 한다.
4. 권한이 다른 계정으로 같은 질문을 던져 결과가 달라지는지 접근 권한 시험을 만든다(C9에 포함).
5. 권한 변경·문서 등급 변경이 인덱스에 반영되는 주기를 정한다.

점검 질문

• 권한 판정이 모델·프롬프트가 아닌 서버 측 필터에서 이루어지는가
• 모든 문서에 등급·부서 메타가 있는가
• 권한 밖 문서가 인용·출처 표시에도 나타나지 않는가
• 권한별 접근 시험이 자동화되어 있는가

환경 조건. E5가 S·C 등급을 포함하는 코퍼스에서 필수에 가깝다. 신뢰 불가 입력 + P2 이상 조건에서 B3는 S6 문서별 격리 LLM과 S2를 함께 둔다(§5 매트릭스). E1 폐쇄망이라도 내부 부서 간 유출은 남으므로 면제되지 않는다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. B3지식 접지 상담 A1데이터 자산 서비스 A3공공 API 제공자

출처·문헌: 카탈로그 §6 S 계층 S2 카드 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스(신뢰 불가 입력 + P2 이상) · 카탈로그 §7.4 유형별 위협 모델(①·④·⑨) · 카탈로그 §13 레지스트리 S2 · 분류기준 §5 S2, R3 · DistriNet 보안 패턴: 인가·세션 접근 제어 · Valet Key · Vinodhkumar M AI 보안 패턴: Identity-Aware RAG · Authorisation · Valet Key

요구어떻게 하면 외부에서 온 문서를 AI가 읽고 요약하면서도, 그 문서 속 문장이 시스템 지시처럼 작동하지 않게 할 수 있는가?

시스템 지시·장기 기억·검색 결과·도구 출력·이용자 입력을 신뢰 등급이 다른 구역으로 나눠 표시하고 섞이지 않게 한다.

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01문제

온나라 공문·민원 첨부처럼 외부인이 쓴 텍스트를 요약하는 도구는 그 안에 숨은 '이전 지시를 무시하라' 같은 문장을 시스템 지시와 구분하지 못한다. 모든 텍스트가 한 덩어리 프롬프트로 합쳐지면 모델은 출처와 무관하게 지시를 따른다.

맥락. 외부에서 온 문서·첨부·메일을 읽는 B1 코파일럿과 B8 레거시 오버레이, 장기 기억(B′+)을 쓰는 에이전트, A8 도구 출력을 컨텍스트에 넣는 구조. S4~S6을 적용하기 어려운 탐색·요약 과제에서는 최소 방어선이 된다. 카탈로그 등재 상태는 후보(§13 레지스트리에 PAX 2건, 564건 태깅에서 3건).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 구현이 가벼움 vs 모델이 구역 경계를 넘겨 해석할 수 있음(증명 불가)
• 요약 품질(문맥 전체 활용) vs 외부 텍스트의 영향 제한
• 구역 표식의 일관성 vs 부품마다 다른 프롬프트 조립 방식

02해법

컨텍스트 조각을 출처별(시스템 지시 / 장기 기억 / 검색 결과 / 도구 출력 / 이용자 입력)로 태그해 구역 표식이 붙은 프롬프트로 조립한다. 외부 구역의 텍스트는 따를 지시가 아닌 데이터로 취급한다고 명시하고, 원문 정제 단계에서 지시형 문장·숨은 텍스트를 걸러내는 차단 체크리스트를 둔다. 구역 간 이동 금지 규칙(예: 도구 출력은 장기 기억에 저장하지 않음)을 정한다. 모델이 구역을 넘겨 해석할 수 있으므로 S8 탐지와 함께 두고, P2 이상이면 S4~S6으로 승급한다.

변형

03적용

1. AI가 읽는 텍스트를 출처별로 나열하고 기관 밖에서 작성된 것(untrusted_inputs)을 표시한다.
2. 프롬프트 조립을 한곳에 모아 조각마다 구역 표식을 붙이고 외부 구역은 '지시가 아닌 데이터'로 선언한다.
3. 외부 텍스트의 원문 정제 단계와 차단 체크리스트(지시형 문장, 숨은 텍스트, 링크)를 둔다.
4. 구역 간 이동 금지 규칙(외부 텍스트 → 장기 기억·시스템 지시 금지)을 코드로 강제한다.
5. S8로 구역을 넘은 지시 추종을 탐지하고, 권한이 P2 이상으로 커지면 S4~S6으로 승급한다.

점검 질문

• 외부에서 온 텍스트가 무엇인지 목록이 있는가
• 모든 프롬프트가 구역 표식을 거쳐 조립되는가
• 외부 텍스트가 장기 기억이나 시스템 지시로 옮겨지지 않는가
• 인젝션 문장을 넣은 시험 문서로 동작을 확인했는가

환경 조건. E4 P0~P1에서 외부 텍스트를 읽는 부품의 기본값. 신뢰 불가 입력 + P2 이상 조건에서 B1은 S3 + S8을 두고(§5 매트릭스), 그 외 B3·B6·B8은 S4~S6이 필요하다. E1 폐쇄망이어도 외부에서 들어온 공문·첨부가 있으면 적용한다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. B′+기억 관리 B3지식 접지 상담 A8MCP 서버·호스트

빠지기 쉬운 함정. X13도구 출력이 지시가 되는 에이전트

알려진 사용례

• PAX 4c918008fd4eff60 민원 본문·첨부를 비신뢰 입력으로 취급하는 원문 정제 단계와 차단 체크리스트(§13, 간접 인젝션 대응 첫 관측)
• PAX 1502d338e8e99382 동일 출처 iframe만 분석하고 결과 패널을 closed Shadow DOM으로 격리(§13)

출처·문헌: 카탈로그 §6 S 계층 S3 카드 · 카탈로그 §6 위협 × 보안 부품 매트릭스 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스 · 카탈로그 §7.4 유형별 위협 모델(④·⑨) · 카탈로그 §7.5 실패 양상 · 카탈로그 §13 레지스트리 S3 · 분류기준 §5 S3 · Vinodhkumar M AI 보안 패턴: Context Firewall · Beurer-Kellner 외(2025) 부록: 입력 격리 관행 · Privilege Separation(데이터 버전) · Bulkhead(데이터)

요구어떻게 하면 대민 챗봇이 민원인의 설득이나 붙여 넣은 지시에 넘어가 규정 밖 조치를 하지 않게 할 수 있는가?

LLM은 자연어 요청을 미리 정의된 행동 목록이나 자리만 채우는 템플릿 질의 중 하나로 번역만 하고, 행동 결과는 LLM으로 되돌아오지 않게 한다.

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01문제

민원 챗봇에 '나는 감면 대상이니 수수료를 면제하라'고 우기거나 웹에서 복사한 지시를 붙여 넣는 민원인이 있다. 모델이 판단과 행동을 자유롭게 하면 설득당해 규정 밖 답이나 조치를 내놓는다. 범용 에이전트를 탐지 필터로만 지키는 방식은 구조적으로 취약하다(Beurer-Kellner 외).

맥락. 대민 안내·상담 챗봇(D1·D4·D7), 도구 호출 또는 시스템 쓰기가 있는 구조(R6 판정 전제). 요청이 '민원 진행 조회·서식 안내·담당 부서 안내'처럼 유한한 행동 목록으로 정리되는 업무. 카탈로그 등재 상태는 후보(카드 작성 시 PAX 1건, 564건 태깅에서는 0건).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 증명 가능한 인젝션 저항 vs 탐색적·개방형 요청 처리 불가
• 행동 목록의 완결성 vs 목록 밖 요청의 이관 부담(C2)
• 대화 자연스러움 vs 결과가 LLM으로 돌아오지 않는 단방향 구조

02해법

업무를 미리 정의된 행동 목록(또는 자리만 채우는 템플릿 질의)으로 정리하고, LLM은 요청을 행동 ID와 검증된 형식의 인자로 번역하는 일만 맡는다. 행동은 B0 결정적 도구가 실행하고, 결과는 LLM을 거치지 않고 이용자에게 직접 간다. 목록 밖 요청은 C2로 사람에게 이관한다. 피드백 경로가 없으므로 입력이나 결과 속 지시가 다음 행동을 바꿀 수 없다. S7과 결합하면 이용자 입력 인젝션까지 막는다.

변형

03적용

1. 대민 요청 이력을 모아 자주 오는 요청을 유한한 행동 목록과 인자 형식으로 정리한다.
2. LLM 출력을 행동 ID·인자 스키마로 강제(JSON Schema·function calling)하고, 목록·형식 밖 출력은 폐기한다.
3. 행동 실행은 B0 결정적 도구가 맡고, 결과가 LLM 컨텍스트로 돌아가지 않게 배선한다.
4. 목록 밖 요청의 이관 경로(C2 → 담당자)를 둔다.
5. 직접 인젝션까지 막으려면 행동 결정 후 이용자 입력을 제거하는 S7을 결합한다.

점검 질문

• 행동 결과가 LLM으로 되돌아가는 경로가 없는가
• LLM 출력이 스키마로 강제되고 목록 밖 값은 폐기되는가
• 정책 필드(감면율·자격 등)를 LLM이 채울 수 없는가
• 목록 밖 요청이 사람에게 이관되는가

환경 조건. E4 P2 이상 + 대민 입력에서 신뢰 불가 입력 규칙을 충족하는 세 부품 중 하나. 신뢰 불가 입력 + P2 이상에서 B8 레거시 오버레이는 S4가 필수이며 DOM 텍스트는 전부 신뢰 불가로 본다(§5 매트릭스). E2 상용 API여도 LLM이 정책 필드를 못 채우므로 외부 모델 사용 위험이 줄어든다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. B′2라우터·디스패처 B0결정적 도구

빠지기 쉬운 함정. X13도구 출력이 지시가 되는 에이전트

알려진 사용례

• PAX 갈피 법령 MCP 카드 작성 시점 PAX 유일 관측

출처·문헌: 카탈로그 §6 S 계층 S4 카드·지도 원칙 · 카탈로그 §4.2 S 부품 판정 전제·신뢰 불가 입력 규칙 · 카탈로그 §6 위협 × 보안 부품 매트릭스 · 카탈로그 §7.4 유형별 위협 모델(①·⑤·⑦) · 카탈로그 §13 레지스트리 S4 · 분류기준 §5 S4, R4, R6 · Beurer-Kellner 외(2025) #1 Action-Selector · Command · Strategy

요구어떻게 하면 에이전트가 외부 데이터를 읽은 뒤에도 그 데이터 속 문장 때문에 계획에 없던 도구를 부르지 않게 할 수 있는가?

신뢰 불가 데이터를 읽기 전에 도구 호출 계획이나 프로그램을 고정하고 정책으로 검증해, 도구 출력이 새 행동을 끼워 넣지 못하게 한다.

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 S5 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

데이터 조회 에이전트가 공공데이터 API·MCP 응답을 읽은 뒤 그 안의 문장을 새 명령으로 받아 다른 도구를 부르면, 외부 데이터가 에이전트의 행동을 정하는 셈이 된다(X13). 매 단계 LLM이 다음 행동을 고르는 루프에서는 이를 막을 수 없다.

맥락. 도구 호출 또는 시스템 쓰기가 있는 구조(R6)에서 계획을 미리 정할 수 있는 정형 업무. 데이터 조회·분석 에이전트(유형 ⑤, 5b-host), 그리고 '오늘 접수 건을 조회해 담당자에게 통지'하는 식의 접수·통지 자동화(유형 ②). 카탈로그 등재 상태는 후보(PAX 564건 중 1건).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 행동 집합의 증명 가능한 고정 vs 중간에 계획을 바꿔야 하는 탐색 과제
• 정책 검증의 엄격함 vs 계획 작성 실패율
• 행동 고정 vs 인자 조작(도구 출력이 인자를 바꾸는 것)은 남음

02해법

이용자 지시를 받아 신뢰 불가 데이터를 읽기 전에 도구 호출 목록 [tool1(…), tool2(…)] 또는 실행 코드를 먼저 확정한다. 고정된 계획은 제어면(C8 도구별 권한)이 허용 도구·권한·파괴적 행동·사람 승인 필요 여부를 규칙으로 검증한 뒤에만 실행한다. 도구 출력은 인자 값을 채울 수는 있지만 계획에 없는 행동을 추가할 수 없다. 코드 후 실행이면 코드는 S9 샌드박스에서 돌린다. 인자 조작까지 막으려면 S6을 함께 둔다.

변형

03적용

1. 에이전트가 쓰는 도구를 나열하고 읽기·쓰기·파괴적 행동으로 분류해 정책(허용 도구·권한·사람 승인 필요 조건)을 정한다.
2. LLM이 외부 데이터를 보기 전에 계획(도구 호출 목록) 또는 코드를 출력하도록 배선한다.
3. 계획을 비신뢰 입력으로 보고 제어면(C8)이 정책으로 검증하게 한다. 파괴적 행동은 사람 승인(F6)을 거친다.
4. 실행 중 도구 출력은 인자 값으로만 쓰고 계획 변경을 허용하지 않는다. 코드는 S9에서 실행한다.
5. 계획·검증 결과·실행 흔적을 S10에 남긴다.

점검 질문

• 외부 데이터를 읽기 전에 계획이 확정되는가
• 계획이 실행 전에 정책으로 검증되는가
• 도구 출력이 계획에 없는 도구 호출을 유발할 수 없는가
• 파괴적 행동에 사람 승인이 걸려 있는가

환경 조건. E4 P2 이상 + 외부 입력에서 신뢰 불가 입력 규칙을 충족하는 세 부품 중 하나. 신뢰 불가 입력 + P2 이상에서 B6 오케스트레이터는 S5 또는 S6 이중 LLM + S9 샌드박스를 둔다(§5 매트릭스). E3 MCP·CLI 설정에서는 MCP 응답이 신뢰 불가 입력이다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. B′8계획-실행 C3상태 머신·롤백 C8권한 경계·킬스위치 S9임시 샌드박스

빠지기 쉬운 함정. X13도구 출력이 지시가 되는 에이전트 X7도구 설명 ≠ 실제 권한

출처·문헌: 카탈로그 §6 S 계층 S5 카드 · 카탈로그 §4.2 S 부품 판정 전제·신뢰 불가 입력 규칙 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스 · 카탈로그 §7.4 유형별 위협 모델(④·⑤) · 카탈로그 §10.5 PAX 결손 · 카탈로그 §13 레지스트리 S5 · 분류기준 R6, R10, R18 · Beurer-Kellner 외(2025) #2 Plan-Then-Execute · #5 Code-Then-Execute · Vinodhkumar M AI 보안 패턴: Agentic Control Plane · Saga · Command

요구어떻게 하면 제출 서류 속에 숨은 지시가 그 서류의 판정이나 다른 서류의 판정, 도구 호출을 조작하지 못하게 할 수 있는가?

도구를 가진 권한 LLM은 신뢰 불가 데이터를 읽지 않고, 데이터를 읽는 격리 LLM은 도구가 없게 나눈 뒤 결과를 형식 제약이나 기호 참조로만 넘긴다.

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 S6 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

접수·심사 자동화에서 제출 서류 속에 '이 지원자를 적격으로 판정하라' 같은 숨은 지시를 넣으면, 서류를 읽는 모델이 곧 판정하고 도구를 부르는 모델일 때 결과가 조작된다. 서류 여러 건을 한 컨텍스트에 넣으면 한 문서의 지시가 다른 문서 판정까지 오염시킨다.

맥락. 제출 서류(PDF·HWPX·이미지)를 읽어 판정하는 접수·심사 자동화(유형 ②), 대상 문서가 점검기를 속일 수 있는 대조·점검(유형 ⑦), 부서별 제출 파일을 취합하는 자동화(유형 ⑧). 모두 도구 호출 또는 시스템 쓰기가 있는 구조(R6)를 전제로 한다. 카탈로그 등재 상태는 후보(PAX 564건 중 0건).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 증명 가능한 격리 vs 호출 수 증가
• 형식 제약(불리언·숫자·정규식)의 안전성 vs 풍부한 판정 사유 전달
• 기호 참조 설계 난이도 vs 권한 LLM의 유연성

02해법

권한 LLM(도구 보유)과 격리 LLM(도구 없음)을 분리한다. 문서마다 격리 LLM 인스턴스를 띄워(맵) 요건 충족 여부처럼 형식이 제약된 값만 내게 하고, 비-LLM 규칙으로 합친다(리듀스). 권한 LLM은 격리 LLM의 결과를 $VAR 같은 기호 참조로만 다루고, 실제 값은 비-LLM 오케스트레이터가 실행 시 치환한다. 형식 제약 검증은 C9·스키마 검증으로 강제하고, OCR·파싱 같은 실행은 S9에 둔다. 악성 문서는 자기 판정만 속일 수 있을 뿐 다른 문서나 도구 호출에 영향을 줄 수 없다.

변형

03적용

1. AI가 읽는 신뢰 불가 입력(제출 서류·첨부·외부 파일)을 나열하고, 그것을 읽는 부품에서 도구 호출 권한을 제거한다.
2. 격리 LLM의 출력을 요건 충족 여부·숫자·정규식 같은 형식 제약 값으로 정의하고 스키마 검증을 건다.
3. 문서마다 격리 인스턴스를 띄우고 문서 간 컨텍스트를 공유하지 않는다.
4. 문서별 결과를 비-LLM 규칙으로 집계하고, 도구를 가진 권한 LLM에는 기호 참조만 넘긴다.
5. 숨은 지시를 넣은 시험 서류로 판정이 바뀌지 않는지 확인하고 C9에 포함한다.

점검 질문

• 도구를 가진 LLM이 신뢰 불가 데이터를 직접 읽지 않는가
• 격리 LLM 출력이 형식 제약 값으로만 전달되는가
• 문서별로 격리되어 한 문서가 다른 문서 판정에 영향을 줄 수 없는가
• 집계가 LLM이 아닌 규칙으로 이루어지는가

환경 조건. E4 P2 이상 + 외부 입력에서 신뢰 불가 입력 규칙을 충족하는 세 부품 중 하나. 신뢰 불가 입력 + P2 이상에서 B3는 S6 문서별 격리 LLM + S2, B6는 S5 또는 S6 이중 LLM + S9(§5 매트릭스). 지급·승인·반려에 직결되는 P3에서 특히 필요하다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. B′3병렬 팬아웃·수집 B′4계층 분해·감독자 C9평가 세트·회귀시험 S9임시 샌드박스

빠지기 쉬운 함정. X13도구 출력이 지시가 되는 에이전트

출처·문헌: 카탈로그 §6 S 계층 S6 카드 · 카탈로그 §4.2 S 부품 판정 전제·신뢰 불가 입력 규칙 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스 · 카탈로그 §7.4 유형별 위협 모델(②·⑦·⑧) · 카탈로그 §13 레지스트리 S6 · 분류기준 R6, R11, R18, R27 · Beurer-Kellner 외(2025) #3 LLM Map-Reduce · #4 Dual LLM(Willison) · Vinodhkumar M AI 보안 패턴: Multi-Agent Segmentation · Privilege Separation · Map-Reduce · Bulkhead

요구어떻게 하면 민원인이 입력한 주장이나 지시가 챗봇의 답변 문장을 바꾸지 못하게 할 수 있는가?

이용자 입력이 행동을 결정한 뒤에는 그 입력을 컨텍스트에서 제거하고 조회 결과만으로 답을 만들어, 이용자가 넣은 인젝션이 응답을 조작하지 못하게 한다.

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 S7 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

요금·수수료·자격 안내 챗봇에는 감면 대상이라고 우기는 민원인도, 웹에서 복사한 지시를 붙여 넣는 이용자도 온다. 입력이 응답 생성 단계까지 남아 있으면 이들은 모델을 설득해 규정 밖 답을 받아 낸다. 행동 선택(S4)만으로는 응답 문장 생성 단계의 조작이 남는다.

맥락. 요금·수수료·자격 안내처럼 답이 데이터에서 나오는 대민 상담·안내(유형 ①), 그리고 F4 구조화 입력을 쓰는 접점. 카탈로그 등재 상태는 후보(PAX 564건 중 0건).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 증명 가능한 직접 인젝션 저항 vs 대화 맥락 손실
• 구조화 질의 변환의 정확도 vs 자유 질문 수용
• 응답 자연스러움 vs 이용자 입력을 되풀이하지 못하는 제약

02해법

이용자 입력을 먼저 구조화 질의(DB 조회·API 호출)로 바꾸는 데만 쓴다. 질의가 정해지면 원래 입력을 컨텍스트에서 제거하고, 조회 결과만으로 응답을 생성한다. 지워진 입력은 아무 작용도 하지 못하므로, 이용자가 넣은 지시가 응답을 바꾸지 못한다. S4와 짝으로 두면 행동 선택과 응답 생성 양쪽이 제약되며, F4 구조화 입력이 있으면 입력 단계부터 자유 텍스트가 줄어든다.

변형

03적용

1. 상담 주제별로 답이 어느 데이터(요금표·자격 요건·진행 상태)에서 나오는지 정리한다.
2. 이용자 입력을 구조화 질의로 바꾸는 단계와 응답을 만드는 단계를 분리한다.
3. 질의가 정해지면 원래 입력을 응답 단계 컨텍스트에서 제거하도록 배선한다.
4. 가능한 입력은 F4 구조화 입력으로 받아 자유 텍스트를 줄인다.
5. '감면 대상이다'라고 우기는 시험 입력으로 응답이 조회 결과에서 벗어나지 않는지 확인한다.

점검 질문

• 응답 생성 단계 컨텍스트에 이용자 원문이 남아 있지 않은가
• 응답이 조회 결과만으로 만들어지는가
• 설득형 인젝션 시험 입력으로 확인했는가

환경 조건. 대민 접점(D1·D4·D7)에서 E4와 무관하게 권장되며, 유형 ①에서는 필수다. E2 상용 API여도 이용자 입력이 응답 단계로 가지 않아 외부 전송 범위가 줄어드는 부수 효과가 있다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. S4행동 선택기 F4구조화 입력

출처·문헌: 카탈로그 §6 S 계층 S7 카드 · 카탈로그 §6 위협 × 보안 부품 매트릭스 · 카탈로그 §7.4 유형별 위협 모델(①) · 카탈로그 §7.5 실패 양상 · 분류기준 §5 S7 · Beurer-Kellner 외(2025) #6 Context-Minimization · Memento(역방향)

요구어떻게 하면 주 모델이 조작당했는지를 주 모델 스스로에게 묻지 않고, 입력과 출력의 위험을 따로 찾아낼 수 있는가?

주 모델과 분리된 프로세스·모델·규칙이 입력의 탈옥·인젝션·PII와 출력의 유해·유출을 검사해 차단·경고·재작성한다.

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 S8 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

대민 접점에는 탈옥 시도·인젝션·개인정보 입력이 결국 들어온다. 주 모델 스스로는 자신이 조작당했는지 판단하지 못한다. 업무 규칙 필터(C5)는 비식별·출처처럼 정상 업무를 다듬는 용도라 적대적 입력을 전제하지 않는다.

맥락. 모든 대민 접점에 최소한으로 붙이는 부품이다. 정책·홍보 콘텐츠(유형 ⑥)에서는 유출 링크 삽입을, 내부 문서 코파일럿(유형 ④)에서는 간접 인젝션을 잡는다. 카탈로그 등재 상태는 후보(PAX 564건 중 0건).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 탐지 폭 vs 우회 가능성(증명 불가)
• 거짓 양성으로 인한 정상 민원 차단 vs 거짓 음성으로 인한 통과
• 별도 모델 운영 비용·지연 vs 보호 수준

02해법

주 모델과 분리된 검증기(별도 경량 모델·규칙·프로세스)를 입력 앞과 출력 뒤에 사이드카로 둔다. 입력은 탈옥·인젝션·PII를, 출력은 유해·유출·링크 삽입을 검사해 위험 점수를 매기고 차단·경고·재작성 중 하나를 적용한다. 판정 사유는 S10에 남긴다. 탐지는 보증이 아니므로 E4 P2 이상에서는 S4·S5·S6 중 하나를 따로 갖춰야 하며(§4.2), S8만으로는 신뢰 불가 입력 규칙을 충족하지 못한다.

변형

03적용

1. 접점별로 들어올 적대적 입력(탈옥·인젝션·PII)과 나가면 안 되는 출력(유해·유출·외부 링크)을 정의한다.
2. 주 모델과 분리된 검증기를 입력 앞·출력 뒤에 붙이고 위험 점수 임계와 조치(차단·경고·재작성)를 정한다.
3. 검증기 판정과 사유를 S10에 기록하고, 거짓 양성·음성을 C4로 집계한다.
4. 공격 문장 세트를 C9에 넣어 검증기 탐지율을 회귀시험한다.
5. 권한이 P2 이상이면 S4·S5·S6 중 하나를 별도로 갖췄는지 확인한다.

점검 질문

• 검증기가 주 모델과 분리된 모델·규칙·프로세스인가
• 입력과 출력 양쪽을 검사하는가
• 차단 사유가 기록되는가
• P2 이상이면 S4·S5·S6 중 하나가 별도로 있는가

환경 조건. 대민 접점이면 E4와 무관하게 기본으로 붙인다. 신뢰 불가 입력 + P2 이상에서 B1은 S3 + S8을 둔다(§5 매트릭스). E1 폐쇄망이면 검증 모델도 폐쇄망 안에 두어야 하며 경량 모델형이 맞다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. C5가드레일 필터 B′5생성자-비평가 S10결정적 재생

빠지기 쉬운 함정. X13도구 출력이 지시가 되는 에이전트

출처·문헌: 카탈로그 §6 S 계층 S8 카드 · 카탈로그 §4.2 신뢰 불가 입력 규칙 · 카탈로그 §6 위협 × 보안 부품 매트릭스·고전 대응표 · 카탈로그 §7.4 유형별 위협 모델(①·④·⑥) · 카탈로그 §11 X13 · 분류기준 §5 S8 · DistriNet 보안 패턴: 데이터 검증·출력 필터 · Intercepting Validator · Secure Factory · Vinodhkumar M AI 보안 패턴: Guardrail Sidecar · Dual-Model Judge · Proxy · Decorator

요구어떻게 하면 AI가 만든 코드와 명령을 행정망에서 실행하면서도, 그 코드의 실수나 주입된 명령이 호스트·자격 증명·다른 시스템에 닿지 않게 할 수 있는가?

에이전트가 만든 코드·명령을 일회용 격리 환경(컨테이너·microVM·제한 런타임)에서 실행하고 끝나면 파기해, 호스트·행정망은 결과값만 받게 한다.

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 S9 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

행정망에서 바이브 코딩 산출물이나 에이전트가 생성한 스크립트를 그대로 실행하면, 코드 속 실수나 주입된 명령이 호스트 파일·자격 증명·다른 시스템에 닿는다. 그렇다고 생성 코드를 사람이 매번 검토할 수도 없다.

맥락. 개발 코파일럿(유형 ⑫), 코드 후 실행(S5), 도구 루프(B′7), AI 코딩 도구로 기관 인력이 직접 만든 스크립트(A7), 제출 파일의 OCR·파싱 실행, 매크로가 있을 수 있는 부서별 제출 파일 취합(유형 ⑧). 카탈로그 등재 상태는 후보(PAX 564건 중 1건).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 격리 강도 vs 실행 환경 구축·유지 비용
• 일회용 파기의 안전성 vs 상태 유지가 필요한 작업
• 행정망 반입 제약 vs 컨테이너·microVM 런타임 도입

02해법

코드·명령을 실행할 때마다 컨테이너·microVM·제한 런타임 중 하나로 일회용 격리 환경을 띄우고, 네트워크·파일 접근을 최소로 연다. 실행이 끝나면 결과값과 로그만 호스트로 넘기고 환경을 파기한다. 실행 전 정적 검사(AI 생성 코드 보안 린터)를 붙이면 샌드박스의 절반을 앞단에서 채운다. 보호 수준은 격리 강도를 넘지 못하므로 행정망 자격 증명은 샌드박스 안에 두지 않는다.

변형

03적용

1. AI가 만들거나 외부에서 들어와 실행되는 코드·명령·파일 처리 지점을 모두 찾는다.
2. 행정망 반입 가능한 격리 런타임(컨테이너·microVM·제한 런타임)을 고르고, 네트워크·파일 접근 기본값을 차단으로 둔다.
3. 실행 전 정적 검사를 붙이고, 자격 증명은 샌드박스에 주입하지 않는다.
4. 실행 후 결과값·로그만 반환하고 환경을 파기하도록 자동화한다.
5. 실행 흔적을 S10에 남기고 탈출 시도·실패를 C4로 집계한다.

점검 질문

• AI 생성 코드가 호스트에서 직접 실행되는 경로가 없는가
• 실행 후 환경이 파기되는가
• 샌드박스 안에 행정망 자격 증명이 없는가
• 네트워크·파일 접근이 기본 차단인가

환경 조건. E1 행정망·폐쇄망에서 바이브 코딩 산출물을 돌린다면 모두 해당한다. E3 설치 필요·MCP·CLI 설정 도구가 코드를 실행하면 해당한다. E4 P2 이상이면 샌드박스 결과가 운영 시스템에 쓰이기 전 C8 승인과 결합한다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. S5계획 후 실행·코드 후 실행 B′7ReAct 도구 루프 A7자체 제작 환경

알려진 사용례

• PAX edf9a8632ff74a99 GraalVM 샌드박스 기반 방어 심층 구조로 생성 코드·도구 실행 격리(§13)
• PAX vibecode-checker AI 생성 코드 보안 린터. 카드가 이 부품의 정적 검사 절반으로 지목했다

출처·문헌: 카탈로그 §6 S 계층 S9 카드 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스 · 카탈로그 §7.3 유형 ⑫ 조립 템플릿 · 카탈로그 §7.4 유형별 위협 모델(②·③·⑦·⑧) · 카탈로그 §13 레지스트리 S9 · 분류기준 §5 S9, R7 · Vinodhkumar M AI 보안 패턴: Ephemeral Sandbox · Beurer-Kellner 외(2025) 부록: 샌드박스 실행 · Service per Container · Serverless

요구어떻게 하면 잘못된 처분이나 경보가 나갔을 때, 그때의 입력·프롬프트·도구 호출 순서를 그대로 되살려 원인과 책임을 확정할 수 있는가?

프롬프트·검색 결과·도구 호출·정책 결정·실행 흔적을 순서대로 기록해 사고를 그대로 재현하고 책임을 부인할 수 없게 한다.

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01문제

잘못된 처분이 나갔는데 그때의 프롬프트·검색 결과·도구 호출 순서를 아무도 복원하지 못하면(X14), 원인 분석도 책임 소재도 불가능하다. C4 지표는 '얼마나'를 세지만 '정확히 무엇이 일어났나'를 되돌리지 못한다.

맥락. 처분에 관여(P3)하는 모든 과제(법적 요건), 감사 대응이 필요한 대민 서비스, 외부 DB가 갱신돼도 특정 시점 결과를 재현해야 하는 분석. 카탈로그 등재 상태는 후보(PAX 564건 중 0건).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 완전한 재현성 vs 저장 비용·개인정보 보존 부담
• 변조 방지 서명의 신뢰성 vs 구현 난이도
• 상세 기록 vs 기록 자체의 유출 위험

02해법

모든 부품의 이벤트를 시각·주체·컨텍스트 해시와 함께 순서대로 남긴다. 프롬프트 원문(또는 해시)·검색 결과·도구 호출과 인자·정책 판정·실행 결과·모델과 설정 버전을 한 추적 ID로 묶는다. 기록은 S1 진입점에서 시작하고 C4와 같은 파이프라인을 쓰되, 보존 목적은 집계보다 재생에 둔다. 외부 데이터는 스냅샷과 해시로 고정하고, 위변조 방지가 필요하면 서명한다. C3 롤백의 근거로도 쓴다.

변형

03적용

1. 재현해야 할 사고 유형(잘못된 처분, 유출, 도구 오작동)을 정하고 그 재현에 필요한 이벤트 목록을 만든다.
2. S1 진입점에서 추적 ID를 발급하고 모든 부품이 같은 ID로 이벤트를 남기게 한다.
3. 외부 데이터·모델·프롬프트·설정은 버전과 해시로 고정해 기록한다.
4. 보존 기간과 개인정보 처리(해시·마스킹)를 정하고, 필요하면 서명으로 위변조를 막는다.
5. 과거 한 건을 골라 기록만으로 결과를 재현하는 시험을 정기적으로 한다.

점검 질문

• 한 건의 처리를 프롬프트·검색·도구 호출 순서까지 복원할 수 있는가
• 모델·프롬프트·데이터 버전이 함께 기록되는가
• 기록의 위변조를 탐지할 수 있는가
• 재생 시험을 실제로 해 본 적이 있는가

환경 조건. E4 P3 이상에서는 법적 요건이다. E1 로컬 PC 완결이면 C4 로그가 남지 않으므로 기관 단위로 옮길 때 다시 붙인다(§5 매트릭스). E5가 S 이상이면 기록의 마스킹·해시 처리를 함께 설계한다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. C4감사 로그·지표 S1AI 게이트웨이·단일 진입점 C3상태 머신·롤백

빠지기 쉬운 함정. X14재생할 수 없는 사고

출처·문헌: 카탈로그 §6 S 계층 S10 카드 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스 · 카탈로그 §7.4 유형별 위협 모델(②·③·⑤·⑥) · 카탈로그 §11 X14 · 카탈로그 §13 레지스트리 S10 · 분류기준 §5 S10 · DistriNet 보안 패턴: 행위 기록(부인 방지) · Vinodhkumar M AI 보안 패턴: Deterministic Replay · Distributed Tracing · Log Aggregation

요구어떻게 하면 외부에서 들여오는 문서·모델·MCP 서버·스킬·패키지를 운영 환경이 신뢰하기 전에, 악성·오염·권한 불일치를 걸러 낼 수 있는가?

코퍼스·임베딩·MCP 서버·스킬·패키지를 들여올 때 악성·출처·오염·의존성·라이선스 검사를 비동기로 거친 뒤에만 활성화한다.

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 S11 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

RAG 코퍼스에 독성 문서 하나가 섞이거나, 설명은 '조회'인데 코드는 쓰기 권한을 가진 MCP 서버(X7)를 연결하면, 운영 중에 붙인 방어는 모두 이미 들어온 그것을 믿고 통과시킨다. PAX MCP 6축 검증(2026년 10월 14일 기준 93건)에서 권한 표면 주의 36건, 공급망 주의 28건, 위생 주의 44건이 나왔다.

맥락. A1 데이터 자산·A6 지식그래프·A8 MCP·A9 스킬의 앞단. 범정부 MCP 레지스트리와 공공 깃랩의 등재 관문, 폐쇄망 AI 스택 반입, 부서별 제출 파일 취합(유형 ⑧). MCP 단독 서버 사례(5b-server)에서는 필수 부품이다(R10·R18). 카탈로그 등재 상태는 후보(PAX 564건 태깅 중 1건. MCP 6축 검증 대상은 2026년 10월 14일 기준 93건).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 반입 속도 vs 검사 대기열 지연
• 검사 범위(6축) vs 소규모 자생 도구의 부담
• 출처 증명의 엄격함 vs 오픈소스 재사용

02해법

반입 대상(문서·모델·MCP 서버·스킬·패키지)을 격리 대기열에 넣고 비동기로 검사한다. 검사는 악성 검사, 출처 증명, 오염 검사, 의존성·라이선스 점검, 도구 설명과 실제 권한의 대조로 구성한다. MCP는 PAX 6축(권한 표면·비밀·공급망·위생·인젝션·데이터 흐름)을 실무 체크리스트로 쓴다. 승인된 것만 활성화하고 검사 결과와 출처를 함께 보존한다.

변형

03적용

1. 들여오는 것(코퍼스·모델·MCP 서버·스킬·패키지)의 경로를 모두 찾아 격리 대기열을 거치게 한다.
2. 대상별 검사 항목을 정한다. MCP는 6축, 코퍼스는 오염·출처, 패키지는 의존성·라이선스·무결성을 본다.
3. 도구 설명과 실제 코드 권한(읽기/쓰기·실행)을 대조해 불일치를 반려한다.
4. 승인된 것만 활성화하고 검사 결과·출처를 보존한다.
5. 반입 후 C9 회귀시험으로 오염 여부를 다시 확인하고, 갱신 때마다 재검사한다.

점검 질문

• 검사를 거치지 않고 활성화되는 반입 경로가 없는가
• MCP 도구 설명과 실제 권한이 대조되었는가
• 반입물의 출처·라이선스가 기록되는가
• 갱신·버전 변경 시 재검사하는가

환경 조건. E3 MCP·CLI 설정에서는 A8 + C8 + MCP 6축 검증이 공통 요건이다(§5 매트릭스). E1 폐쇄망에서는 반입 자체가 관문이므로 S11이 외부 검증 PC와 무결성 검증 절차의 모습을 띤다. E2 모델 중립(BYO)이면 스킬(A9) 배포 전 검사가 필요하다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. A1데이터 자산 서비스 A6지식그래프 서비스 A8MCP 서버·호스트 A9업무 규범 스킬

빠지기 쉬운 함정. X7도구 설명 ≠ 실제 권한

알려진 사용례

• PAX MCP 6축 검증 93건(2026년 10월 14일 기준) 권한 표면 주의 36, 공급망 주의 28, 위생 주의 44

출처·문헌: 카탈로그 §6 S 계층 S11 카드 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스(E3) · 카탈로그 §7.4 유형별 위협 모델(②·⑤·⑥·⑧) · 카탈로그 §11 X7 · 카탈로그 §13 레지스트리 S11 · 분류기준 R10, R18 · Vinodhkumar M AI 보안 패턴: Async Vector Ingestion · DistriNet 보안 패턴: 검증 가능 전송·암호화 저장 · PAX MCP 6축 검증 · Secure Factory · Verifiable Transmission

요구어떻게 하면 개인정보가 담긴 파일을 다루는 작은 도구가 서버 보안 체계를 갖추지 않고도 유출 경로를 만들지 않을 수 있는가?

개인정보·원문을 단말(브라우저·PC·기기)에서 처리해 서버나 외부로 아예 보내지 않는다. v0.6 후보 부품으로, 카드 없이 R4 한 줄 정의와 §13 레지스트리로만 등재되어 있다.

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 S12 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

개인정보가 담긴 파일을 서버·외부 API로 보낸 뒤 지키려면 전송·저장·접근 통제·비식별을 모두 갖춰야 하고, 1인 개발 자생 도구는 대개 그럴 여력이 없다. 데이터가 서버에 도달하지 않으면 서버 쪽 유출 경로 자체가 없어진다.

맥락. PAX 자생 도구처럼 브라우저 단독 HTML·데스크톱 앱·로컬 모델로 업무 PC 안에서 완결되는 도구(E1 로컬 PC 완결). PAX 564건 태깅에서 S 부품 중 최다(36건)로 관측되었다. 카탈로그상 후보이며 위협 매트릭스·조립 템플릿에는 아직 들어가 있지 않다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 유출 경로 제거 vs 중앙 로그·감사 기록 부재(C4 소실)
• 로컬 처리의 단순함 vs 단말 성능·로컬 모델 품질 한계
• 개인 도구의 자율성 vs 기관 전이 시 운영 통제 재장착

02해법

개인정보·원문을 다루는 처리를 브라우저 내 로컬 처리·데스크톱 앱·로컬 모델(A2.2·A5)로 단말 안에서 끝낸다. 외부 호출이 꼭 필요하면 호출 범위를 한 기능(예: 음성 인식)으로 좁히고 키·원문·결과는 호스트 밖으로 내보내지 않는다. 무통신 여부를 이용자가 직접 확인할 수 있게(인터넷 차단 후 동작, 개발자 도구로 네트워크 확인) 안내한다. 기관으로 전이할 때는 사라진 C4 로그를 다시 붙인다.

변형

03적용

1. 도구가 다루는 데이터 중 서버·외부로 나가면 안 되는 것(개인정보·원문·키)을 정한다.
2. 그 데이터를 다루는 처리를 브라우저·데스크톱 앱·로컬 모델로 단말 안에 배치한다.
3. 외부 호출이 필요한 기능은 범위를 최소화하고, 무엇이 나가고 무엇이 남는지 문서화한다.
4. 이용자가 무통신을 직접 확인하는 방법(인터넷 차단 후 동작, 네트워크 탭 확인)을 안내한다.
5. 기관 배포로 전이할 때 C4 로그·S10 기록을 어디에 둘지 다시 설계한다.

점검 질문

• 원문·개인정보가 단말 밖으로 전송되는 경로가 없는가
• 외부 호출이 있다면 무엇이 나가는지 문서화되어 있는가
• 이용자가 무통신을 검증할 수 있는가
• 기관 전이 시 기록 재장착 계획이 있는가

환경 조건. E1 로컬 PC 완결을 기본 전제로 한다. §5 매트릭스가 E1 로컬 PC 완결 조건에 적은 대로, C5 비식별이 불필요해지는 대신 C4 로그가 사라지고 기관으로 옮길 때 이를 다시 붙여야 한다. 이것이 이 부품의 트레이드오프다. E2가 없음(비LLM)이거나 해외 오픈웨이트(로컬)일 때 잘 맞는다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. A2.2모델 서빙 · 주권형 온프레미스 A5엣지 추론 런타임

알려진 사용례

• PAX 2f27c87e6f7c7614 단독 HTML 한 파일로 업무망에서 돌고 인터넷 차단·F12로 무통신을 이용자가 검증하게 한 로컬 완결 설계(§13)
• PAX b0808306ddb06317 키·관리자 토큰·음성·회의록은 호스트에 두고 음성 인식 호출만 범정부 공통기반으로(§13)
• PAX 73bb12bf461ceb4c 브라우저 내 로컬 처리로 파일이 서버에 도달하지 않음을 도구 포털 단위로 명시(§13)
• PAX 9d115930495a1e65 Tauri 데스크톱 앱과 로컬 Ollama·Gemma-4 E2B로 완전 오프라인 동작(§13)
• PAX 918bddd1b60d8a74 서버 전송 없이 PC 안에서만 개인정보를 마스킹·취합(§13)
• PAX 8d17b8feee1af705 브라우저 로컬 처리 문서 도구, 교육청 공식 배포로 전이 완료(§13)

출처·문헌: 카탈로그 §0 v0.6 결정표(S 부품 판정 전제) · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스(E1 로컬 PC 완결) · 카탈로그 §10.5 PAX 정독 태깅(v0.6 정독 태깅 당시 S12 24건) · 카탈로그 §13 레지스트리 S12 · 분류기준 R4 · 카탈로그 §0 v0.6 개정표(S 부품 판정 전제) · 분류기준 R4

요구어떻게 하면 현장 영상이나 공공문서를 외부 모델·클라우드로 보내야 할 때, 원문 속 개인정보가 망 밖으로 나가기 전에 걸러 낼 수 있는가?

외부로 전송하기 전에 단말·현장 서버의 소형 모델로 개인정보를 탐지·마스킹해 비식별 결과만 내보낸다. v0.6 후보 부품으로, 카드 없이 R4 한 줄 정의와 §13 레지스트리로만 등재되어 있다.

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 S13 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

현장 영상·공공문서를 클라우드나 외부 LLM으로 보내야 하는 과제에서, 서버 쪽 비식별(C5)은 원문이 이미 망 밖으로 나간 뒤에 작동한다. 원문 전송 자체를 막을 수 없다면 전송 직전에 단말에서 걸러야 한다.

맥락. 현장 기기(스마트글라스·CCTV)·업무 PC에서 만든 데이터를 서버·외부 LLM으로 보내는 구조, 공공문서 전처리 파이프라인의 앞단, 비식별·정제 도구(유형 13, D8.8). 카탈로그상 후보이며 위협 매트릭스·조립 템플릿에는 아직 들어가 있지 않다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

• 외부 모델·클라우드 활용 vs 원문 유출
• 소형 모델의 단말 구동성 vs 탐지 누락
• 처리 지연(실시간 영상) vs 비식별 정확도

02해법

데이터가 단말·현장 서버를 떠나기 직전에 소형 PII 탐지 모델(A2.5 자체 학습 모델 등)을 돌려 얼굴·개인정보를 마스킹하고, 비식별된 결과와 통계·이벤트만 전송한다. 원본은 현장에서 처리·종결하거나 원본과 분리해 보관한다. 탐지 누락에 대비해 수동 보완 절차를 두고, 외부 연결이 실패하면 로컬 처리로 되돌린다. 오프라인 모드를 강제하면 게이트를 우회한 전송까지 막힌다.

변형

03적용

1. 외부로 나가는 데이터와 그 안의 개인정보 유형(얼굴·이름·주민번호 등)을 정한다.
2. 단말·현장 서버에서 돌 수 있는 소형 탐지 모델을 고르고 탐지율 목표를 수치로 정한다.
3. 전송 경로를 게이트 뒤로만 열고, 원본은 현장에 남기거나 분리 보관한다.
4. 탐지 누락의 수동 보완 절차와 외부 연결 실패 시 로컬 폴백을 둔다.
5. 탐지율·누락 건을 C4로 집계하고 모델 갱신 시 C9로 회귀 확인한다.

점검 질문

• 게이트를 거치지 않는 외부 전송 경로가 없는가
• 탐지율 목표와 실측치가 있는가
• 누락 시 수동 보완 절차가 있는가
• 원본이 외부로 나가지 않거나 분리 보관되는가

환경 조건. E2 해외 상용 API·혼합에서 C5와 함께 쓰일 때 효과가 크다. E5 S 이상이면 외부 직접 호출에 A2.4가 필요하다는 규칙(§5)은 그대로이며 S13은 그 보완이다. A5 엣지 런타임 또는 E1 로컬 PC 조건에서 동작한다.

04영향

05판정

식별 신호

06관계

의존. A2.5모델 서빙 · 비LLM 학습 모델 A5엣지 추론 런타임

알려진 사용례

• PAX d33ebcfc0adca9f8 4천만 매개변수 한국어 탐지 모형 내장, 오프라인 모드 강제로 원본과 분리된 비식별 결과물(§13)
• PAX 8f7e23fec614657c 100MB급 한국어 PII 탐지 모델을 업무 PC 로컬에서 돌려 반출 전 점검(§13)
• PAX c7e0862df664bbe5 로컬 분석 + 외부 LLM 선택 연결 + 연결 전 자동 마스킹 + 실패 시 로컬 폴백(§13)
• PAX dcba0f654467bdc9 40M 파라미터 소형 자체 학습 모델, 공공문서 전처리 앞단 로컬 비식별 게이트(§13, A2.5+S13 조합)

출처·문헌: 카탈로그 §0 v0.6 결정표(S 부품 판정 전제) · 카탈로그 §13 레지스트리 S13·A2.5+S13 조합 · 분류기준 R4, R17(유형 13) · 카탈로그 §0 v0.6 개정표(S 부품 판정 전제) · 분류기준 R4