AELITIUM: LLM 출력을 위한 Git 방식의 암호화 검증 도구

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핵심 요약

LLM 모델은 예고 없이 업데이트되어 동일한 프롬프트에도 다른 결과를 내놓을 수 있으며, 기존 로그 방식으로는 데이터 위변조를 방지하기 어렵다. AELITIUM은 이러한 문제를 해결하기 위해 LLM 요청과 응답에 대한 암호화된 증거 번들을 생성하는 도구이다. SHA-256 해시와 정규화된 JSON을 사용하여 오프라인에서도 데이터 무결성을 검증하고 모델 드리프트를 정확히 추적할 수 있다. 이를 통해 기업은 EU AI Act와 같은 규제 준수를 위한 검증 가능한 기록을 확보할 수 있다.

배경

Python 3.10 이상, LLM API 사용 경험 (OpenAI, Anthropic 등), 기본적인 CLI 명령어 사용 능력

대상 독자

LLM을 프로덕션 환경에서 운영하며 데이터 무결성과 규제 준수가 필요한 개발자 및 보안 엔지니어

의미 / 영향

이 도구는 LLM의 불투명한 업데이트로 인한 '모델 드리프트' 문제를 암호화 기술로 해결한다. 특히 EU AI Act와 같은 AI 규제가 강화되는 상황에서, 기업이 AI 시스템의 출력을 조작하지 않았음을 증명할 수 있는 표준화된 증거 포맷을 제공한다는 점에서 의미가 크다.

섹션별 상세

AELITIUM은 LLM 호출 시 요청(Request)과 응답(Response)을 가로채어 암호화된 증거 번들을 자동으로 생성한다. 각 번들에는 페이로드의 SHA-256 해시, 타임스탬프, 스키마 정보가 포함된 매니페스트가 들어있으며, 요청과 응답을 논리적으로 연결하는 binding_hash를 통해 전체 호출의 무결성을 보장한다.

python

from aelitium import enable_litellm
import litellm

enable_litellm(verbose=True)
response = litellm.completion(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

LiteLLM을 사용하여 LLM 호출 시 AELITIUM 검증 기능을 활성화하는 예시

aelitium compare 명령어를 사용하면 과거와 현재의 번들을 비교하여 모델의 동작 변화(Model Drift)를 즉각적으로 감지할 수 있다. 요청 해시가 동일함에도 응답 해시가 다르다면 이는 코드의 문제가 아닌 LLM 공급업체의 모델 업데이트로 인한 변화임을 객관적으로 증명할 수 있다.

bash

aelitium compare ./bundle_last_week ./bundle_today
# STATUS=CHANGED rc=2
# REQUEST_HASH=SAME
# RESPONSE_HASH=DIFFERENT
# INTERPRETATION=Same request produced a different response

두 시점의 번들을 비교하여 모델 드리프트(동일 요청, 다른 응답)를 감지하는 방법

기존 코드의 수정 없이 enable_litellm() 함수 호출 한 줄만으로 LiteLLM, OpenAI, Anthropic 등의 SDK와 통합이 가능하다. 캡처 어댑터는 API 호출 시점에 실시간으로 해시를 기록하며, 생성된 번들은 네트워크 연결 없이도 오프라인에서 언제든지 검증할 수 있는 Fail-closed 방식을 채택하고 있다.

bash

BUNDLE=$(ls -td aelitium/bundles/* | head -1)
aelitium verify-bundle "$BUNDLE" # STATUS=VALID

# Tamper and verify again
sed -i 's/Hello/HELLO/' "$BUNDLE/ai_canonical.json"
aelitium verify-bundle "$BUNDLE" # STATUS=INVALID

생성된 증거 번들의 무결성을 검증하고 데이터 수정 시 유효성 실패를 확인하는 CLI 명령어

aelitium scan 기능을 통해 코드베이스 내에서 증거 캡처가 누락된 LLM 호출 지점을 찾아내고 CI/CD 파이프라인에서 이를 강제할 수 있다. 이는 대규모 프로젝트에서 모든 LLM 상호작용이 추적되고 있는지 확인하는 데 유용하며, 규제 준수(Compliance)를 위한 테스트 커버리지 지표로 활용된다.

이 도구는 단순한 관찰(Observability) 도구와 달리 데이터의 무결성과 증명에 초점을 맞춘다. 로그는 수정될 수 있지만 AELITIUM의 번들은 암호화되어 있어 수정 시 즉시 검증 실패(INVALID) 상태가 되므로, EU AI Act 제12조나 SOC 2와 같은 엄격한 감사 요구사항을 충족하는 데 적합하다.

실무 Takeaway

LLM 모델 업데이트로 인한 결과값 변화를 증명해야 하는 경우, AELITIUM의 compare 기능을 활용해 요청 해시는 동일하고 응답 해시만 다름을 수치로 제시할 수 있다.
규제 준수가 중요한 엔터프라이즈 환경에서 aelitium scan을 CI/CD에 통합하여 모든 LLM 호출이 암호화된 증거를 남기도록 강제할 수 있다.
기존 LiteLLM이나 OpenAI SDK를 사용하는 프로젝트에 enable_litellm()을 추가하여 코드 로직 변경 없이 즉시 암호화 검증 레이어를 도입할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubAELITIUM GitHub Repository