디바이스 기반 자율 에이전트를 통한 프라이버시 보호 협상
📝 원문 정보
- Title: Device-Native Autonomous Agents for Privacy-Preserving Negotiations
- ArXiv ID: 2601.00911
- 발행일: 2026-01-01
- 저자: Joyjit Roy, Samaresh Kumar Singh
📝 초록 (Abstract)
보험 및 B2B 상거래에서 자동 협상은 민감한 재무 데이터를 중앙 서버로 전송해야 하는 구조적 한계 때문에 편의성과 프라이버시 사이의 트레이드오프가 존재한다. 본 연구는 사용자 하드웨어에서만 동작하는 디바이스‑네이티브 자율 에이전트 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 실시간 협상 전략을 수립하고, 제로 지식 증명을 활용해 협상 과정과 결과를 외부에 노출하지 않으며, 압축된 월드 모델을 통해 온‑디바이스 고급 추론을 지원한다. 아키텍처는 에이전트 플래닝, 안전한 다자 협상, 암호화 감사 로그 생성 등 여섯 가지 기술 컴포넌트를 포함한다. 보험 및 B2B 조달 시나리오에서 다양한 디바이스 구성으로 평가한 결과, 성공률 평균 87%, 클라우드 기반 기준 대비 지연 2.4배 감소, 제로 지식 증명을 통한 강력한 프라이버시 보장을 확인하였다. 사용자 연구에서는 의사결정 추적이 제공될 때 신뢰 점수가 27% 상승하였다. 이 결과는 프라이버시가 중요한 금융 분야에서 신뢰할 수 있는 자율 에이전트의 기반을 마련한다는 점에서 의미가 크다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
두 번째로, 제로 지식 증명(zero‑knowledge proof, ZKP) 기반의 프라이버시 보장은 “협상 결과는 검증 가능하지만, 협상 과정에서 사용된 민감 정보는 공개되지 않는다”는 강력한 보안 모델을 제공한다. 논문에서는 zk‑SNARKs 혹은 zk‑STARKs와 같은 최신 프로토콜을 활용해 협상 단계별 증명을 생성하고, 이를 블록체인 혹은 분산 원장에 기록함으로써 변조 방지와 투명성을 동시에 달성한다. 이러한 설계는 기존의 ‘암호화된 전송 → 중앙 검증’ 흐름을 탈피해, 검증 가능성은 유지하면서도 중앙 검증자를 완전히 배제한다는 점에서 혁신적이다.
세 번째로, ‘압축된 월드 모델(distilled world model)’을 온‑디바이스에 탑재함으로써 복잡한 협상 시나리오에 대한 추론 능력을 확보한다. 대규모 언어 모델을 직접 구동하기엔 모바일·엣지 디바이스의 연산·메모리 한계가 존재하지만, 지식 증류(knowledge distillation)와 프루닝(pruning) 기법을 통해 경량화된 모델을 구현하고, 이를 에이전트의 전략 플래너와 시뮬레이터에 연동한다. 결과적으로 실시간 전략 수립과 상대방 행동 예측이 가능해져, 클라우드와 동일 수준의 협상 효율성을 유지한다.
시스템 구성은 크게 (1) 목표 및 제약 정의, (2) 전략 플래닝, (3) 다자 협상 프로토콜, (4) ZKP 생성·검증, (5) 암호화 감사 로그, (6) 사용자 인터페이스·피드백 루프의 여섯 단계로 나뉜다. 각 단계는 모듈화되어 있어, 향후 특정 도메인(예: 부동산, 전력 거래)으로의 확장이 용이하다.
실험 결과는 두 가지 주요 지표에서 기존 클라우드 기반 솔루션을 능가한다. 첫째, 평균 성공률 87%는 협상 효율성 측면에서 경쟁력 있음을 보여준다. 둘째, 평균 지연이 2.4배 감소했으며, 이는 로컬 연산이 네트워크 왕복 시간을 크게 절감함을 의미한다. 또한, ZKP 검증 성공률 99.8%와 감사 로그의 불변성 검증을 통해 프라이버시와 투명성 모두를 만족한다.
사용자 연구에서는 ‘결정 트레일(decision trail)’이 제공될 때 신뢰 점수가 27% 상승했으며, 이는 투명한 의사결정 과정이 사용자 신뢰 형성에 결정적 역할을 함을 시사한다. 다만, 현재 시스템은 고성능 GPU가 탑재된 최신 스마트폰이나 워크스테이션에 최적화돼 있어, 저사양 디바이스에서는 연산 지연이 발생할 가능성이 있다. 또한, ZKP 생성 비용이 여전히 상대적으로 높아 대규모 실시간 협상(수백 명 동시 참여)에서는 추가 최적화가 필요하다.
향후 연구 방향으로는 (1) 초경량 ZKP 프로토콜 개발, (2) 프루닝 및 양자화 기법을 적용한 초소형 월드 모델, (3) 연합 학습(federated learning) 기반의 모델 업데이트 메커니즘 도입, (4) 다양한 규제 환경에 맞춘 정책 엔진 구현 등을 제시한다. 이러한 발전이 이루어질 경우, 프라이버시 보호와 실시간 협상 능력을 동시에 갖춘 완전 탈중앙화 협상 플랫폼이 상용화될 전망이다.
📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)
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