Assay: AI 워크플로의 투명성과 책임성을 위한 서명된 증거 생성 도구

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핵심 요약

AI 시스템의 동작을 사후에 검증하기 어려운 문제를 해결하기 위해 Assay가 개발되었다. Assay는 LLM 호출 시 발생하는 데이터를 실시간으로 캡처하여 Ed25519 디지털 서명이 포함된 '증거 팩(Proof Pack)'을 생성한다. 이 시스템은 단순한 로깅을 넘어 무결성 검증과 정책 준수 여부를 분리하여 판단하며, 규정 위반 시 '정직한 실패(Honest Fail)'를 기록함으로써 시스템의 신뢰도를 높인다. EU AI Act와 SOC 2 등 글로벌 규제 준수를 지원하며, 개발자는 기존 코드에 최소한의 변경만으로 강력한 감사 추적 기능을 도입할 수 있다.

배경

Python 3.9 이상, 기본적인 CLI 사용 능력, OpenAI, Anthropic 또는 LangChain SDK 사용 경험

대상 독자

규제 준수와 시스템 투명성이 중요한 엔터프라이즈 AI 개발자 및 MLOps 엔지니어

의미 / 영향

이 도구는 AI 모델의 블랙박스 특성으로 인해 발생하는 책임 소재 문제를 해결하는 데 기여한다. 특히 EU AI Act와 같은 강력한 규제가 시행됨에 따라, 기업들이 자사 AI 시스템의 안전성과 정책 준수를 수학적으로 증명할 수 있는 표준화된 방법을 제공함으로써 AI 도입의 장벽을 낮출 것이다.

섹션별 상세

Assay는 AI 실행 결과에 대해 검토자가 오프라인에서 검증할 수 있는 서명된 증거를 생성한다. 이는 업스트림 구성 요소의 진실성을 모두 보장하는 것이 아니라, 생성된 증거 유물이 사후에 수정되지 않았음을 수학적으로 증명하는 데 집중한다. 실행은 성공하더라도 증거가 부족하면 시스템은 과잉 주장을 거부하며 검증 실패를 반환한다.

bash

pip install assay-ai
assay try

Assay를 설치하고 15초 내에 증거 생성 및 변조 탐지 기능을 테스트하는 명령어

검증 결과는 네 가지 종료 코드로 구분되어 시스템 상태를 명확히 전달한다. 코드 0은 무결성과 정책을 모두 통과한 상태이며, 코드 1은 증거는 진짜이나 정책을 위반한 '정직한 실패'를 의미한다. 코드 2는 서명 후 데이터가 변조되었음을 나타내며, 코드 3은 입력 파일 오류를 뜻한다. 특히 정직한 실패는 감사 시 시스템의 투명성을 입증하는 핵심 지표로 활용된다.

bash

assay verify-pack challenge_pack/tampered/
# VERIFICATION FAILED
# Integrity: FAIL
# Error: Hash mismatch for receipt_pack.jsonl
# Exit code: 2

변조된 증거 팩을 검증했을 때 해시 불일치로 인해 실패하는 결과 예시

기존 프로젝트에 도입하기 위한 간편한 CLI 워크플로를 제공한다. assay scan 명령어로 OpenAI, Anthropic, LangChain 등의 호출 지점을 자동으로 찾고, assay patch로 코드에 통합을 삽입한다. 이후 assay run을 통해 앱을 실행하면 모든 LLM 호출이 영수증으로 기록되어 서명된 5개 파일 형태의 증거 팩으로 패키징된다.

bash

assay scan . --report
assay patch .
assay run -c receipt_completeness -- python my_app.py

프로젝트 내 LLM 호출지를 찾아 패치하고 실행하여 서명된 증거 팩을 생성하는 워크플로

EU AI Act와 같은 최신 AI 규제 준수를 위한 기능을 포함한다. 고위험 AI 시스템에 요구되는 자동 로깅 및 6개월 이상의 로그 보관 의무를 충족하며, SOC 2의 시스템 모니터링 요구사항에 대응한다. 서버에 저장된 단순 로그와 달리 Assay가 생성한 증거는 독립적으로 검증 가능하므로 규제 기관이나 구매자에게 신뢰할 수 있는 자료를 제공한다.

고급 거버넌스를 위해 Passport와 ADC(AI Decision Credentials) 개념을 도입했다. Passport는 AI 시스템의 검증 상태, 보증 범위, 유효 기간을 요약한 서명된 JSON 객체로, 시스템의 생애주기 동안 챌린지나 갱신이 가능하다. ADC는 구조화된 스키마를 통해 AI의 결정 메타데이터와 증거 팩을 결합하여 시간 제한이 있는 검증 가능한 자격 증명을 형성한다.

실무 Takeaway

AI 에이전트의 행동을 추적하고 싶다면 assay scan과 patch를 사용하여 코드 수정 없이 LLM 호출 영수증 체계를 구축할 수 있다.
규제 대응이 필요한 경우 assay verify-pack을 CI/CD 파이프라인에 통합하여 변조된 증거가 배포되는 것을 원천 차단할 수 있다.
고객사 보안 설문 대응 시 VendorQ 기능을 활용하여 서명된 증거 기반의 답변 패킷을 생성함으로써 신뢰도를 극대화할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubAssay GitHub Repository

DemoAssay Browser Verifier

문서EU AI Act Compliance Guide

Assay: AI 워크플로의 투명성과 책임성을 위한 서명된 증거 생성 도구

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