공급망을 위한 지능형 계약 기반 접근 제어 프레임워크 ICBAC

초록

본 논문은 다중 조직이 참여하는 현대 공급망에서 정적·중앙집중형 접근 제어의 한계를 극복하고자, 허가형 블록체인(Hyperledger Fabric)과 연합 학습(Federated Learning)을 결합한 ICBAC 프레임워크를 제안한다. 다중 채널 구조와 자산 관리·기본 접근·동적 폐기 3개의 스마트 계약을 기반으로, 각 채널에 배치된 AI 에이전트가 행동 데이터를 실시간 모니터링하고 이상 징후를 탐지한다. 연합 학습을 통해 에이전트들은 원시 데이터를 공유하지 않으면서 모델을 공동 개선하고, 헤도닉 연합 형성 게임 이론을 활용한 클라이언트 선택 메커니즘으로 이질적인 공급망 간 안정적·전략적 협업을 보장한다. 실험 결과, 기존 정적 블록체인 접근 제어와 비교해 성능 저하가 거의 없으며, IID·non‑IID 환경 모두에서 높은 이상 탐지 정확도를 달성한다.

상세 분석

ICBAC는 공급망 관리(SCM)에서 발생하는 내부 위협과 동적 운영 상황을 고려한 최초의 블록체인‑연합 학습 기반 접근 제어 체계로 평가할 수 있다. 첫째, Hyperledger Fabric의 프라이빗 채널을 활용해 각 공급망 파트너 그룹을 논리적으로 격리함으로써 데이터 접근 범위를 최소화하고, 채널별 스마트 계약(Asset‑SC, Access‑SC, Revocation‑SC)을 통해 자산 등록, 권한 부여, 이상 상황 시 자동 권한 회수 과정을 자동화한다. 둘째, 채널당 하나의 AI 에이전트를 두어 로컬 행동 로그(접근 시간, 빈도, 작업 규모 등)를 실시간 분석하고, 이상 탐지 모델은 로컬에서 추론 후 의심 행동이 감지되면 스마트 계약을 호출해 즉시 권한을 제한한다. 이는 전통적인 정책 기반 접근 제어가 놓치는 ‘행동 기반’ 위협을 보완한다. 셋째, 연합 학습을 도입해 에이전트들이 모델 파라미터만 교환하도록 설계했으며, 이를 통해 원시 로그는 절대 노출되지 않는다. 특히, 공급망 참여자 간 경쟁 관계를 고려해 전체 네트워크가 아닌 ‘소규모 연합’으로 학습을 진행한다는 점이 핵심이다. 이를 위해 저자들은 헤도닉 연합 형성 게임을 기반으로 한 클라이언트 선택 알고리즘을 제안한다. 각 에이전트는 신뢰하거나 협업하고 싶은 파트너 리스트(선호도)를 비공개로 제출하고, Tarjan 알고리즘을 이용해 강하게 연결된 컴포넌트를 찾아 ‘코어 안정성(core stability)’과 ‘전략적 무결성(strategy‑proofness)’을 보장한다. 즉, 어느 그룹도 현재 연합을 탈퇴하거나 허위 선호를 제시해 이득을 얻을 수 없으며, 협업 기준 자체가 노출되지 않는다. 넷째, 실험은 Hyperledger Fabric 테스트베드와 실제 공급망 거래 데이터셋을 사용해 수행되었다. 블록 생성 지연, 트랜잭션 처리량 등 전통적인 블록체인 성능 지표는 정적 접근 제어와 거의 동일하게 유지되었으며, 연합 학습에서는 IID와 non‑IID 상황 모두에서 평균 93% 이상의 정확도와 0.02 이하의 개인정보 누출 위험을 기록했다. 마지막으로 보안 분석에서는 스마트 계약의 재진입 공격 방어, 모델 중독 방지를 위한 블록체인 기반 파라미터 검증, 그리고 채널 간 데이터 격리 효과를 상세히 검증하였다. 전반적으로 ICBAC는 ‘분산·프라이버시·동적 대응’이라는 3대 요구를 동시에 만족시키는 실용적 설계라 할 수 있다. 다만, 채널 수가 급증할 경우 AI 에이전트 관리 오버헤드와 연합 학습 스케줄링 복잡도가 증가할 가능성이 있으며, 헤도닉 연합 형성 과정에서 선호도 입력이 부정확할 경우 연합 효율이 저하될 수 있다는 점은 향후 연구 과제로 남는다.