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자율 통신 네트워크에서 AI 에이전트의 잘못된 의사결정 위험을 방지하기 위한 GRV(Guard Rail Validation) 프레임워크를 제안합니다. 다양한 가중치 차원을 통해 의사결정의 임계도를 결정하고, 그에 따른 단계별 검증 메커니즘을 적용합니다.
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원문 바로가기완전 자율 통신 네트워크(Autonomous Network Levels 4-5)로의 진화는 AI/ML 에이전트가 인간의 개입 없이 실시간 네트워크 의사결정을 내릴 것을 요구합니다. 그러나 개별 추론(inference) 출력이 실제 네트워크 상태 변화를 유발하기 전에 이를 가로채고 검증할 수 있는 표준화된 런타임(runtime) 메커니즘이 존재하지 않아, 잘못된 자율 의사결정의 위험이 발생하고 있습니다. 본 논문은 실행 전 AI 기반 의사결정을 가로채고 검증하기 위한 표준화 가능한 런타임 아키텍처인 가드레일 검증(Guard Rail Validation, GRV) 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 행동 범위(action scope), 행동 유형(action type), 서비스 임계도(service criticality), 에이전트 자율성 수준(agent autonomy level), 가역성(reversibility), 시간적 행동 패턴(temporal behavioural patterns)을 포함한 여러 가중치 차원을 통해 의사결정을 평가하여 임계도 수준을 결정합니다. 이 수준에 따라 단계별 검증 메커니즘인 로그 기록과 함께 실행(execute-with-logging), 경계 검사(bounds checking), 독립 에이전트 검증(independent agent validation), 또는 다중 에이전트 합의(multi-agent consensus)가 적용됩니다. 또한, 본 프레임워크는 임계도 가중 우선순위 해결(criticality-weighted priority resolution)을 통한 에이전트 간 충돌 탐지 기능과 규제 준수(예: EU AI Act Article 14)를 위한 런타임 적합성 로깅(runtime conformance logging)을 제공합니다. 우리는 아키텍처, 알고리즘 절차, O-RAN 배포 모델을 제시하고, 통신 분야의 알려진 AI/ML 공격에 대한 위협 방어 범위를 평가합니다.