AI 감사 추적 블록체인 기반 AI 보안 프레임워크

초록

본 논문은 대규모 언어 모델 기반 AI 서비스에서 발생하는 상호작용 데이터를 블록체인에 기록하고, 탈중앙화 신원(DID)·검증 가능한 증명(VC)을 활용해 AI 엔티티를 신뢰성 있게 식별·관리하는 프레임워크인 AiAuditTrack(AAT)을 제안한다. AI 엔티티를 동적 그래프의 노드로 모델링하고, 시간‑특정 행동 궤적을 엣지로 표현해 위험 확산 알고리즘을 적용, 위험 행위의 근원을 추적하고 조기 경보를 전파한다. TPS 실험을 통해 대규모 트래픽에서도 안정적인 온‑체인 기록이 가능함을 입증한다.

상세 분석

AiAuditTrack(AAT)은 현재 AI 서비스가 급증하면서 발생하는 보안·책임 문제를 블록체인 기술과 신원 관리 체계로 해결하려는 시도이다. 가장 큰 강점은 AI 엔티티를 탈중앙화 신원(DID)과 검증 가능한 증명(VC)으로 고유하게 식별한다는 점이다. 이는 기존 중앙 집중형 로그 시스템이 갖는 단일 장애점과 위변조 위험을 근본적으로 차단한다. 논문은 AI 엔티티를 그래프 이론에 기반한 동적 상호작용 네트워크로 모델링한다. 노드는 각각의 AI 모델, 서비스, 혹은 에이전트를 의미하고, 시간에 따라 변하는 엣지는 “요청‑응답”, “데이터 전송”, “모델 호출” 등 구체적인 인터랙션을 기록한다. 이러한 설계는 두 가지 중요한 기능을 제공한다. 첫째, 행위 흐름을 시계열적으로 추적함으로써 위험 행위가 언제, 어느 경로를 통해 전파됐는지를 정밀하게 재구성할 수 있다. 둘째, 그래프 기반 위험 확산 알고리즘을 통해 위험 노드가 감지되면 인접 노드에 자동으로 경보를 전파하고, 위험 전파 확률을 정량화한다. 위험 확산 모델은 전통적인 전염 모델(SIR)과 유사하지만, AI 특유의 비선형 호출 관계와 멀티‑모달 데이터 흐름을 반영하도록 가중치를 동적으로 조정한다는 점에서 차별화된다.

기술 구현 측면에서 AAT는 퍼블릭 블록체인(예: Ethereum) 혹은 허가형 레이어2 솔루션을 활용한다. 트랜잭션당 기록되는 데이터는 최소화하기 위해 해시값과 메타데이터(시간, DID, 행동 타입)만 온‑체인에 저장하고, 상세 로그는 IPFS와 같은 분산 파일 시스템에 보관한다. 이렇게 함으로써 TPS(Transactions Per Second) 성능을 크게 향상시킨다. 실험에서는 10,000건·초 규모의 인터랙션을 시뮬레이션했으며, 평균 TPS가 1,2001,500을 유지해 기존 블록체인 기반 로그 시스템보다 23배 높은 처리량을 보였다. 또한, 블록 생성 지연(Latency)이 200ms 이하로 유지돼 실시간 위험 감지에 충분히 활용 가능함을 입증했다.

보안 측면에서는 온‑체인 기록이 불변성을 제공하고, DID·VC 기반 인증이 악의적 엔티티의 위장 공격을 방지한다. 그러나 논문은 아직 프라이버시 보호에 대한 구체적 메커니즘(예: 영지식증명, 데이터 최소화)을 충분히 다루지 않아, 민감 데이터가 포함된 AI 인터랙션에 대한 규제 준수 여부가 남아 있다. 또한, 그래프 규모가 급증할 경우 위험 확산 알고리즘의 계산 복잡도가 O(E)에서 O(E·log V) 수준으로 상승할 가능성이 있어, 샤딩이나 오프체인 계산을 통한 최적화가 필요하다.

전반적으로 AAT는 AI 거버넌스와 책임 추적에 블록체인·신원 인증을 결합한 혁신적 프레임워크이며, 특히 멀티‑에이전트 환경에서 위험 전파를 시각화·제어하는 메커니즘은 실무 적용 가능성을 크게 높인다. 향후 연구는 프라이버시 강화, 확장성 최적화, 그리고 실제 산업 현장(예: 금융·헬스케어)에서의 파일럿 테스트를 통해 실효성을 검증해야 할 것이다.