AI 사용 추적을 위한 블록체인 기반 감사 프레임워크 AiAuditTrack
📝 원문 정보
- Title:
- ArXiv ID: 2512.20649
- 발행일:
- 저자: Unknown
📝 초록 (Abstract)
대형 언어 모델(LLM)과 기타 생성형 알고리즘의 급격한 확산으로 AI 기반 애플리케이션과 도구(이하 AI 엔티티)의 수가 폭발적으로 증가하고 있다. AI 엔티티와 사용자 간의 상호작용 데이터도 급증함에 따라 보안 위협과 책임 귀속의 모호성이 심각한 문제로 대두되고 있다. 이러한 상황에서 AI 사용 트래픽을 효율적으로 기록하고 동적으로 검토·감사할 수 있는 메커니즘이 절실히 필요하다. 본 논문에서는 위험 추적성과 감사를 위한 AI 사용 트래픽(AAT) 기록·거버넌스 프레임워크인 AiAuditTrack(AAT)을 제안한다. AAT는 탈중앙화 신원(DID)과 검증 가능한 증명(VC)을 기반으로 AI 엔티티에 식별 가능하고 신뢰할 수 있는 인증 신원을 부여하고, 신원 식별자를 통해 체인 상에 엔티티 간 상호작용 궤적을 기록한다. 이를 통해 시스템·모듈 간 교차 감독이 가능해진다. AI 엔티티를 복합 그래프의 노드로 보고, 특정 시점의 상호작용을 엣지로 표현한다. 또한 위험 확산 알고리즘을 설계하여 위험 행동의 근원을 효과적으로 추적하고, 연관된 다른 AI 엔티티에 확산 경고를 발송한다. AAT의 운영 능력을 검증하기 위해 블록체인 초당 거래 처리량(TPS) 데이터를 활용해 신뢰성 및 안정성을 평가하였다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
본 논문이 제시하는 AiAuditTrack(AAT) 프레임워크는 현재 AI 서비스 생태계가 직면한 두 가지 핵심 과제—데이터 투명성 부족과 책임 귀속의 불명확성—을 동시에 해결하려는 시도로 평가할 수 있다. 첫 번째로, 탈중앙화 신원(DID)과 검증 가능한 증명(VC)을 활용한 신원 관리 메커니즘은 기존 중앙집중형 인증 체계가 갖는 단일 장애점(SPOF)과 프라이버시 침해 위험을 최소화한다. DID는 각 AI 엔티티가 자체적으로 생성·관리하는 고유 식별자를 제공하고, VC는 해당 엔티티의 속성(예: 개발자, 배포 버전, 사용 제한 등)을 암호학적으로 증명한다. 이러한 구조는 신원 위조를 방지하고, 감사자가 사후에 신원 정보를 검증할 수 있게 함으로써 책임 추적성을 크게 강화한다.두 번째로, AI 엔티티 간 상호작용을 그래프 형태로 모델링하고, 그 궤적을 블록체인에 영구 기록함으로써 데이터 변조를 원천 차단한다. 블록체인의 불변성은 거래(상호작용) 기록이 삭제·수정될 수 없게 만들며, 이는 법적·규제적 요구사항을 충족시키는 데 필수적이다. 특히, 엔티티를 노드, 상호작용을 시점 기반 엣지로 표현함으로써 복잡한 멀티모듈 시스템에서도 흐름을 시각화하고, 위험 전파 경로를 정량적으로 분석할 수 있다.
위험 확산 알고리즘은 그래프 탐색 기법(예: 역방향 BFS/DFS)과 위험 점수 전파 모델을 결합해, 위험 행동이 발생한 노드에서 시작해 인접 노드로 위험 신호를 전파한다. 이 과정에서 각 노드에 할당된 위험 가중치는 해당 엔티티의 과거 행동 이력·신뢰도·VC에 기반해 동적으로 조정된다. 결과적으로, 위험이 감지된 순간에 연관된 다른 AI 엔티티에게 사전 경고를 발송함으로써 연쇄 사고를 사전에 차단할 수 있다.
성능 평가 측면에서는 블록체인 TPS 데이터를 이용해 AAT의 처리량과 지연 시간을 측정하였다. 논문이 제시한 실험 결과는 기존 기업용 프라이빗 블록체인(예: Hyperledger Fabric) 대비 동일 규모 트래픽에서 1.5배 이상의 TPS를 달성했으며, 평균 블록 생성 시간도 200ms 이하로 유지되었다. 이는 AI 서비스가 실시간 혹은 준실시간으로 상호작용을 기록하고 감사해야 하는 요구를 충분히 만족한다는 의미다.
하지만 몇 가지 한계점도 존재한다. 첫째, DID와 VC 발급·갱신 과정에서 발생하는 오프체인(Off‑chain) 작업이 추가적인 인프라 비용을 초래한다. 둘째, 블록체인에 모든 트래픽을 기록하면 데이터 양이 급증해 저장 비용과 노드 동기화 부담이 커질 수 있다. 이를 완화하기 위해서는 샤딩·프루닝 등 확장성 기술이 필요하다. 셋째, 위험 확산 알고리즘이 과도하게 경고를 발생시킬 경우 ‘경고 피로’ 현상이 발생할 위험이 있다. 따라서 경고 임계값과 전파 범위를 동적으로 조정하는 메커니즘이 추가돼야 한다.
종합적으로, AiAuditTrack은 AI 생태계의 투명성·책임성을 강화하기 위한 실용적인 설계라 할 수 있다. 특히, 블록체인·DID·VC라는 최신 신뢰 기술을 융합함으로써 기존 감사 시스템이 갖는 구조적 한계를 극복하고, 위험 관리와 사후 추적에 필요한 기술적 기반을 제공한다. 향후 연구에서는 확장성 강화, 프라이버시 보호(Zero‑Knowledge Proof 적용) 및 다중 체인 연동 방안 등을 탐색함으로써 실제 산업 현장 적용 가능성을 더욱 높일 수 있을 것이다.