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AI 에이전트 보안을 위한 비튜링 완전 언어 'Safescript' 제안
에이전트가 생성한 코드를 안전하게 실행하기 위해 재귀와 무한 루프를 제거한 샌드박스 접근 방식. 에이전트 설계 시 참고할 만한 보안 패턴.
요약
LLM 에이전트가 API 자격 증명을 다루는 도구를 생성할 때, 기존 Python이나 Node.js 샌드박스는 무한 루프나 외부 데이터 유출을 완벽히 차단하기 어렵다는 보안 취약점이 존재합니다. 이를 해결하기 위해 튜링 완전성을 포기한 제한적 함수형 언어 'Safescript'가 개발되었습니다. Safescript는 일반적인 재귀, for/while 루프, eval 함수, 자유로운 URL 호출 기능을 제거하여 코드 복잡도와 보안 위협을 원천 차단합니다. 대신 모든 반복 작업은 제한된 map, filter, reduce 조합기로 수행하며, 외부 HTTP 통신은 명시적인 호스트 필드를 통해서만 가능하게 설계되었습니다. 이러한 정적 분석 보장 방식을 통해 LLM이 생성한 도구가 시스템의 보안 경계를 넘지 않도록 강력하게 제어할 수 있습니다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 Using a non-Turing-complete language so LLM-generated tools have static secret taint and complexity bounds
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