우리는 보안 스택의 두 측면인 탐지(Detection)와 숙의(Deliberation)를 모두 오픈 소스로 공개했습니다

AEGIS는 위협을 포착합니다. ENLIL은 그것이 무엇을 의미하는지 결정합니다. 둘 다 무료이며, 우리는 이것들이 실제로 여러분에게 도움이 되는지 알고 싶습니다.

우리는 이전에 각각의 프로젝트에 대해 별도로 작성한 적이 있습니다 — AEGIS의 양자 내성 포렌식 로깅 (post-quantum forensic logging)과 왜 ENLIL이 하나의 LLM 대신 9개의 LLM을 병렬로 실행하는지에 대한 이유에 관한 글입니다. 이 포스트는 왜 이들이 실제로 하나의 시스템인지, 그리고 왜 우리가 그 어느 쪽도 독점하지 않고 공개하는지에 대해 다룹니다.

두 가지 서로 다른 역할

AEGIS는 침입 탐지/방지 시스템 (intrusion detection/prevention system)입니다. 트래픽을 감시하고, 9개의 계층(암호화 수준의 필터링부터 적응형 이동 표적 방어 (adaptive moving-target defense)까지)에 걸쳐 신호를 상관 분석하며, 외부 호출 없이 로컬에서 빠르게 무언가가 공격인지 여부를 결정합니다. AEGIS는 의도적으로 좁은 범위를 다룹니다: 탐지(detection)와 봉쇄(containment), 그 외에는 아무것도 하지 않습니다. 반격도, 능동적 정찰(active reconnaissance)도 없으며, 단일 프로세스로 표준 VPS에 배포 가능합니다.

ENLIL은 정반대의 역할을 수행합니다. 설계 단계부터 느리게 작동하도록 만들어졌습니다 — 독립적인 LLM들의 의회를 소집하고, 그들이 고립된 상태에서 추론하도록 하며(합성 전까지는 어떤 모델도 다른 모델의 답변을 볼 수 없음), 서명된 '칙령 (Decree)'을 생성합니다: 즉, 다수 의견, 반대 의견, 그리고 최종 판결을 포함합니다. ENLIL은 빠르지만 틀리는 것이 느리지만 옳은 것보다 더 나쁜 결정을 내려야 하는 상황을 위해 구축되었습니다.

어느 하나가 다른 하나를 대체하지는 않습니다. AEGIS가 SYN 플러드(SYN flood)가 SYN 플러드인지 아닌지를 판단하기 위해 30초 동안 숙의해서는 안 됩니다. ENLIL이 찰나의 순간에 네트워크 결정을 내려서도 안 됩니다. 하지만 이들 사이에는 명백한 경계선이 존재합니다: AEGIS가 단순한 Yes/No로 나눌 수 없는 것, 즉 모호한 패턴이거나 혹은 조치를 취하기 전에 한 개 이상의 모델의 의견이 필요할 정도로 심각한 것을 포착했을 때 어떤 일이 벌어질까요?

가교 (The Bridge)

그 이음새는 작은 커넥터 역할을 합니다. AEGIS의 탐지(Detector) 레이어가 높음(High) 또는 심각(Critical) 수준의 심각도를 가진 무언가를 포착하면, ENLIL의 API로 서명된 이벤트(Signed event)를 발송합니다. ENLIL은 심각도에 맞춰 조정된 규모의 의회(Council) 계층을 소집합니다. 일상적인 에스컬레이션(Escalation)에는 가벼운 계층을 사용하고, 그럴 만한 가치가 있는 사안에 대해서만 (가장 비용이 많이 드는 모델을 포함한) 전체 의회를 소집합니다. 응답은 단순한 점수가 아니라, 실제로 읽을 수 있는 추론(Reasoning)을 포함한 법령(Decree) 형태로 돌아옵니다.

이는 의도적으로 단순하게 설계되었습니다. AEGIS의 탐지 경로 내에서 차단 호출(Blocking calls)이 발생하지 않는 '발송 후 망각(Fire-and-forget)' 방식이며, ENLIL이 없더라도 AEGIS가 단독으로 작동하는 것을 방해하는 의존성(Dependency)이 없습니다.

왜 둘 다 무료이며, 실제로 무엇에 대해 비용을 청구할 것인가

두 가지 모두 전체 소스 코드가 공개되어 있습니다. ENLIL을 통해 라우팅하는 모델에 대해 여러분 자신의 API 키를 사용한다면, 탐지(Detection)와 숙의(Deliberation)를 포함한 전체 파이프라인을 단 한 푼도 지불하지 않고 직접 호스팅(Self-host)할 수 있습니다. 이것은 제한된 체험판이 아니라, 전체 기능입니다.

만약 누군가 원한다면, 우리가 비용을 청구할 대상은 결코 코드가 아닙니다. 그것은 여러분을 대신해 파이프라인을 실행해 주는 것이거나, 컴플라이언스(Compliance, 준수) 목적으로 증거가 필요한 경우(EU AI Act가 명백한 사례입니다) 서명된 감사 추적(Signed audit trail) 자체입니다. 이것은 명확한 차이입니다. 직접 호스팅한다는 것은 여러분의 컴퓨팅 비용을 포함하여 전체 체인을 소유한다는 의미이며, 우리에게 비용을 지불한다는 것은 소프트웨어 사용 권한이 아니라 우리가 그 운영상의 부담을 대신 짊어지는 것에 대해 비용을 지불하는 것을 의미합니다.

이 포스트를 통해 우리가 실제로 원하는 것

스타(Stars)는 좋은 신호입니다. 하지만 우리가 필요로 하는 신호는 아닙니다. 우리는 이 두 가지가 우리 자신의 사용 범위를 벗어나서도 견고하게 작동하는지에 대한 명확한 확인 없이 수개월 동안 이를 구축해 왔습니다. 즉, 탐지 레이어가 실제 트래픽이 던지는 것들을 포착하는지, 숙의(Deliberation) 형식이 우리가 아닌 다른 사람에게도 실제로 유용한지, 그리고 이 패키지가 함께 실행되는 것이 의미가 있는지 아니면 별개의 두 도구로 사용하는 것이 더 나은지에 대해 확인이 필요합니다.

따라서: 만약 여러분이 둘 중 하나를 시도해 보신다면 — 단지 오후 시간 동안 로컬(locally)에서 실행해 보는 것만으로도 — 저희는 두 저장소(repos) 모두에 2분이면 작성할 수 있는 피드백 템플릿을 추가했습니다: 무엇을 위해 사용했는지, 무엇이 작동했는지, 무엇이 작동하지 않았는지, 그리고 이를 프로덕션(production) 환경에서 신뢰할 수 있는지에 대한 내용입니다. 양쪽 README의 "New Issue" 흐름에서 직접 링크를 확인하실 수 있습니다.

• AEGIS: https://github.com/conchaestradamiguelangel-droid/aegis
• ENLIL: https://github.com/conchaestradamiguelangel-droid/enlil

저희는 백 개의 스타(stars)를 받고 이 도구가 실제로 좋은지 알 수 없는 상태보다는, "이것은 X에 작동하지 않습니다"라는 솔직한 보고 열 개를 받는 편을 선호합니다.