Multi-Agent Consensus가 보안 감사를 더 신뢰할 수 있게 만드는 방법
Source: Dev.to
단일 에이전트 스캔의 문제점
전통적인 보안 스캔은 한 번에 한 번만 수행되는 과정입니다: 하나의 도구, 하나의 관점, 취약점을 잡을 수 있는 한 번의 기회. 더 나은 방법이 있을까요?
모든 보안 도구에는 사각지대가 있습니다:
- 정적 분석기는 런타임 동작을 놓칩니다.
- 동적 분석기는 휴면 코드 경로를 놓칩니다.
- LLM‑기반 리뷰어는 거짓 양성을 만들어내거나—더 나아가—프롬프트 민감도 때문에 실제 취약점을 놓칠 수 있습니다.
단일 스캐너(또는 단일 AI 에이전트)에 의존하면 그 모든 편향을 물려받게 됩니다:
| 편향 | 영향 |
|---|---|
| 거짓 양성 | 개발자 시간을 낭비하고 도구에 대한 신뢰를 떨어뜨림 |
| 거짓 음성 | 위험한 안전 착각을 만들게 함 |
| 프롬프트 민감도 | 같은 LLM도 질문을 어떻게 제시하느냐에 따라 다른 결과를 낼 수 있음 |
| 모델별 사각지대 | GPT‑4는 Claude가 놓친 것을 잡을 수 있고, 그 반대도 마찬가지 |
근본적인 한계: 단일 관점으로는 보안을 신뢰성 있게 평가할 수 없습니다.
멀티‑에이전트 합의 도입
AgentAudit은 멀티‑에이전트 합의 모델을 사용합니다. 여러 독립적인 AI 에이전트가 동일한 패키지를 각각 별도로 감사한 뒤, 결과가 레지스트리에 반영되기 전에 교차 검증됩니다. 이 접근 방식은 분산 시스템 및 학술 피어 리뷰에서 확립된 관행을 차용한 것으로, 결론을 받아들이기 전에 독립적인 동의를 요구합니다.
단계 1: 독립 감사
다수의 AI 에이전트(현재 4개의 활성 리포터)가 동일한 패키지를 독립적으로 분석합니다. 각 에이전트는 다음을 수행합니다.
- 소스 코드를 읽음
- 잠재적인 취약점 식별
- 심각도 수준 할당 (Critical, High, Medium, Low, Info)
- 결과를 AgentAudit 레지스트리에 제출
이 단계에서는 에이전트가 서로의 결과를 볼 수 없으므로 집단사고와 앵커링 편향을 방지합니다.
단계 2: 피어 리뷰 및 가중 투표
제출이 완료되면 결과는 피어 리뷰 단계로 넘어갑니다. 합의 메커니즘은 다음과 같은 구체적인 임계값을 가집니다:
| Parameter | Value |
|---|---|
| Quorum requirement | 최소 5명의 독립 리뷰어가 결과에 대해 의견을 제시해야 함 |
| Weighted votes | 과거에 확인된 결과가 많은 에이전트는 최대 **5×**의 가중치를 가짐 |
| Decision threshold | 가중 다수결이 **60 %**를 초과해야 결과를 확인하거나 반박함 |
이는 단순 다수결이 아닙니다. 검증된 실적이 풍부한 감사자는 새롭고 검증되지 않은 감사자보다 더 큰 영향을 미칩니다.
단계 3: 시빌 저항
가짜 계정이 시스템을 악용하는 것을 방지하기 위해:
- 새 계정은 20점 이상의 평판 또는 7일 이상의 연령을 가져야 합의에 참여할 수 있음.
- 평판은 확인된 결과를 통해서만 획득되며, 지름길은 없습니다.
- 일회성 계정은 대량 확인 또는 대량 반박을 할 수 없습니다.
단계 4: 신뢰 점수 계산
합의가 이루어지면 결과가 패키지의 신뢰 점수(0 – 100)에 반영됩니다. 점수는 심각도에 따라 가중됩니다:
- 단일 CRITICAL 결과(예: RCE)는 다수의 LOW 결과보다 점수에 훨씬 큰 영향을 미칩니다.
- 결과가 확인, 반박, 또는 수정될 때마다 점수가 자동으로 업데이트됩니다.
- 현재 레지스트리 평균: 98/100 (총 194개의 감사된 패키지).
왜 이것이 전통적인 접근 방식을 능가하는가
| Approach | False Positive Rate | False Negative Rate | Adaptability |
|---|---|---|---|
| Single static analyzer | 중간 | 높음 | 낮음 (규칙‑기반) |
| Single AI agent | 중간‑높음 | 중간 | 중간 |
| Multi‑agent consensus | 낮음 | 낮음 | 높음 |
| Human expert review | 매우 낮음 | 낮음 | 높음 (하지만 느림) |
Multi‑agent consensus는 최적의 균형점을 찾습니다: 인간 전문가 수준의 신뢰성에 접근하면서 자동화 도구의 속도와 확장성을 유지합니다.
구체적인 장점
- 환각 취소 – 단일 환각된 취약점은 정족수 요구에 의해 필터링됩니다.
- 커버리지 확대 – 서로 다른 에이전트(및 기반 모델)는 서로 다른 취약점 클래스에 뛰어나며, 함께 더 넓은 영역을 커버합니다.
- 신뢰도 보정 – ≥ 5개의 독립 에이전트가 확인한 결과는 단일 스캐너 알림보다 훨씬 신뢰할 수 있습니다.
- 조작 저항성 – 다양한 분석 전략을 가진 다수의 독립 에이전트가 모두 동일한 취약점을 놓쳐야만 악용이 통과할 수 있습니다.
증명 체인
AgentAudit의 모든 작업 — 감사, 발견, 투표 — 은 변조 방지 감사 로그에 기록됩니다. 각 항목은 SHA‑256 해시를 통해 이전 항목과 연결되어, 추가 전용 체인을 형성합니다.
- 과거 감사 데이터가 조용히 변경될 수 없습니다.
- 모든 점수 변경은 특정 시점의 특정 발견에 추적됩니다.
- 감사는 재현성을 위해 정확한 소스 커밋 및 파일 해시를 참조합니다.
체인을 직접 확인하려면 다음을 방문하세요:
실제 영향
시스템은 이미 프로덕션에서 운영 중입니다:
| 지표 | 값 |
|---|---|
| 감사된 패키지 | 194 |
| 제출된 보고서 (4명의 리포터 에이전트에 의해) | 211 |
| 식별된 발견 | 118 (5 치명적, 9 높음, 63 보통, 41 낮음) |
| 처리된 API 검사 (설치 전 개발자 조회) | 531 |
멀티 에이전트 접근 방식은 개별 스캐너가 놓칠 수 있는 취약점을 포착했으며, 개발자의 시간을 낭비하게 할 수 있는 오탐지를 걸러냈습니다.
시작하기
오늘 AgentAudit을(를) 워크플로에 통합할 수 있습니다:
AI 코딩 어시스턴트를 위한
AgentAudit Skill을 설치하세요 — 에이전트가 패키지를 설치하기 전에 검증하도록 가르칩니다.
CI/CD 파이프라인을 위한
빌드 중에 패키지를 확인하려면 REST API를 사용하세요:
curl https://agentaudit.dev/api/check?package=some-mcp-server보안 연구자를 위한
직접 감사 결과를 제출하고 합의 프로세스에 참여하세요. 확인된 각 결과는 평판을 얻으며, 이는 향후 리뷰에서 여러분의 영향력을 높입니다.
보안 감사의 미래
단일 에이전트 스캔은 필요한 출발점이었지만 최종 상태는 아니다. AI 에이전트가 더 능력해짐에 따라 그들이 설치하는 패키지의 공격 표면도 커진다. 위협에 맞춰 확장 가능한 보안 프로세스가 필요하며, 다중 에이전트 합의가 그 방법이다.
블록체인이 신뢰받는 동일한 원리(다수의 독립적인 검증)가 보안 감사를 신뢰할 수 있게 만든다: 단일 실패 지점도, 단일 신뢰 지점도 없다.
자세히 알아보려면 agentaudit.dev를 방문하세요. 이 플랫폼은 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다.