사우스포틀랜드, 메인 (Newsworthy.ai) 2026년 2월 23일 월요일 오전 7시 동부 표준시 —

AI 안전 및 거버넌스 기술 기업인 VectorCertain LLC는 오늘 상용 AI 거버넌스 플랫폼을 미국 재무부의 금융 서비스 AI 위험 관리 프레임워크(FS AI RMF)에 매핑한 최초의 포괄적 적합성 스위트를 완료했다고 발표했습니다. 총 8개 문서로 구성된 이 스위트는 약 300페이지에 걸쳐 74,000단어 이상을 포함하며, 23개 거버넌스 실행 포인트(GAP)로 구성된 모든 230개 AI 통제 목표를 분석하는 동시에 CRI 프로파일의 278개 사이버보안 진단 명세를 연결하여 단일 플랫폼을 통해 AI 안전과 사이버보안을 모두 해결하는 최초의 통합 508포인트 거버넌스 아키텍처를 구축했습니다.

이 분석은 패러다임을 바꾸는 발견을 보여줍니다: FS AI RMF 통제 목표의 97%가 탐지 및 대응 모드로 작동하며, 사실상 예방 능력이 전혀 없습니다. 이 구조적 격차는 기존 AI 시스템에 이미 상당한 문제이지만, Visa, Mastercard, PayPal, OpenAI, Google, Amazon 및 전 세계 수천 개 기업들이 전 세계 금융 시스템에 배포 중인 자율 AI 에이전트(구매, 통신 발송, 코드 실행, 기계 속도로 금융 시스템과 상호작용하는 소프트웨어 개체)에 대해선 치명적인 취약점이 됩니다.

AIEOG 이니셔티브: VectorCertain의 발견

AI 행정명령 그룹(AIEOG) 적합성 스위트는 현재까지 재무부의 FS AI RMF에 대해 수행된 가장 세분화된 분석을 나타냅니다. 8개 문서 스위트는 다음을 포함합니다:

• 문서 1 — IP 매핑: VectorCertain의 허브 앤 스포크 특허 아키텍처가 모든 23개 GAP와 230개 통제 목표에 매핑됨을 입증하는 특허-프레임워크 정렬.

• 문서 2 — SecureAgent 기술 가이드: 22회 연속 개발 스프린트 동안 224,000줄 이상의 코드에서 7,229개 테스트 통과, 실패 0건으로 검증된 플랫폼 아키텍처.

• 문서 3 — 규제 브리지: 278개 CRI 프로파일 사이버보안 진단 명세와 230개 AI 통제 목표를 508개 통합 거버넌스 포인트로 통합.

• 문서 4 — 예방 격차 분석: 모든 230개 통제 목표에서 97% 탐지 및 대응 대 3% 예방을 보여주는 패러다임 분류.

• 문서 5 — 교차 상관 보고서: 13개 최첨단 AI 모델 테스트 결과 평균 81.4% 교차 상관도로 앙상블 거버넌스 접근법 검증.

• 문서 6 — 임원 브리핑: 예방이 탐지 및 대응보다 10–100배 비용 우위(1:10:100 규칙)를 제공함을 입증하는 전략적 요약.

• 문서 7 — 레거시 하드웨어 격차: 미국 금융 서비스에서 AI 거버넌스 능력이 전혀 없는 12억 개 이상의 배포된 프로세서를 식별하는 설치 기반 분석.

• 문서 8 — 에이전트 위협 표면: OWASP 에이전트 Top 10, 에이전트 상거래 사기 벡터, 규제 프레임워크 격차를 포함한 자율 에이전트 위험 분석.

"이 분석 과정에서 발견한 것은 금융 서비스에서 AI 거버넌스에 대한 논의를 근본적으로 바꿉니다,"라고 VectorCertain의 창립자 겸 CEO인 Joseph P. Conroy는 말했습니다. "재무부의 프레임워크는 포괄적이고 잘 설계되었지만, AI 시스템이 지시를 기다리고 인간이 경고를 검토할 시간이 있는 세계를 위해 구축되었습니다. 그런 세계는 더 이상 존재하지 않습니다. 자율 AI 에이전트는 이미 기계 속도로 구매, 이메일 발송, 코드 실행, 금융 시스템과 상호작용하고 있습니다. 97%가 탐지 및 대응인 프레임워크는 밀리초 단위로 작동하는 시스템을 통제할 수 없습니다."

6계층 예방 아키텍처: VectorCertain의 차별점

VectorCertain의 특허받은 거버넌스 아키텍처는 4개의 기본 "허브" 특허, 보안 엔벨로프, 도메인별 스포크 거버넌스를 기반으로 구축된 6계층 시스템을 통해 예방 격차를 해결합니다. 각 계층은 실행 전 모든 AI 결정을 적극적으로 승인해야 하는 독립적인 예방 메커니즘을 제공합니다:

• 계층 1 — 아키텍처 다양성 (HES1-SG, Hybrid Ensemble System): AI 후보 결정이 아키텍처적으로 이질적인 모델에서 나오는지 검증하여 상관된 시스템의 허위 합의를 방지.

• 계층 2 — 인식론적 독립성 (HCF2-SG, Hierarchical Cascading Failsafe): 4단계 캐스케이드가 copula 기반 통계 테스트를 사용해 AI 모델 간 숨겨진 상관관계를 탐지하여 허위 합의에 기반한 결정 차단.

• 계층 3 — 수치적 허용 가능성 (TEQ-SG, Trust Evaluation Quantification): 수학적 변환(양자화, 압축, 정밀도 감소)이 결정 경계 무결성을 보존하는지 검증.

• 계층 4 — 실행 승인 (MRM-CFS-SG, Micro-Recursive Model Cascading Fusion): 모든 거버넌스 평가를 수학적으로 확실한 실행 승인 또는 억제 결정으로 통합.

• 계층 5 — 보안 엔벨로프 (Cyber-SG 스포크 + 허브 통합): 전체 결정 파이프라인(입력, 모델, 채널, 인증 아티팩트)의 무결성을 검증하는 필수 사이버보안 신뢰 계층.

• 계층 6 — 도메인 거버넌스 (도메인 스포크): 도메인별 임계값과 규제 매핑으로 특정 도메인(사기, 거래, 대출, 규정 준수)에 허브 거버넌스 적용.

"이 아키텍처는 모든 계층의 적극적 결정을 요구합니다,"라고 Conroy는 설명했습니다. "어떤 계층에서든 실패하면 다른 계층의 결정과 관계없이 실행이 억제됩니다. 이것이 No-Blind-Spot Lemma입니다. 우리의 GD-CSR 특허에 포함된 수학적 증명으로, 모든 실행 경로가 통제됨을 보장합니다. 어떤 AI 결정도 통제를 벗어나지 않습니다. 이것이 금융 서비스가 요구하는 것이며, 시장의 다른 어떤 플랫폼도 제공하지 못하는 것입니다."

MRM-CFS: 모든 프로세서에서, 어떤 규모로든 실행 가능한 AI 거버넌스

허브 아키텍처의 중요한 동반자는 VectorCertain의 MRM-CFS(Micro-Recursive Model Cascading Fusion System)로, 업계가 통제될 수 없다고 가정한 하드웨어에 AI 거버넌스 배포를 가능하게 합니다:

29–71바이트 | 0.27ms 지연 시간 | 99.20%+ 꼬리 사건 정확도 MRM-CFS 마이크로 재귀 신경망 앙상블: 실리콘 에지 속도의 거버넌스

레거시 하드웨어 분석(문서 7)은 미국 금융 서비스가 12억 개 이상의 배포된 프로세서(ATM 컨트롤러, POS 단말기, EMV 스마트 카드 칩, 코어 뱅킹 메인프레임, 결제 네트워크 노드, 임베디드 금융 IoT 센서)에서 운영되며, 거의 모두 INT8/INT16 정수 연산을 지원하지만 현재 AI 거버넌스를 실행하는 것은 전혀 없음을 보여줍니다. MRM-CFS는 이 계산을 완전히 바꿉니다:

• EMV 스마트 카드 (8KB RAM): 금융 생태계에서 가장 제약이 큰 프로세서. 최적화 시 18KB MRM-CFS 앙상블 가능 — 11억 개 이상의 결제 카드에 AI 거버넌스 활성화.

• POS 단말기 (128MB RAM): 사용 가능 메모리에 180만 개 거버넌스 앙상블 적재 가능. 하드웨어 업그레이드 불필요.

• ATM 컨트롤러 (4GB RAM): 2억 3,300만 개 거버넌스 앙상블 적재 가능. 미국 52만 대 이상 ATM에 즉시 배포 가능.

• 코어 뱅킹 메인프레임: 미미한 리소스 사용량으로 일일 3조 달러 상거래를 처리하는 인프라에서 시스템 교체 없이 거버넌스 가능.

이 능력은 위협 환경을 고려할 때 특히 시급합니다: AI 기반 사기는 2027년까지 400억 달러에 도달할 것으로 예상되며(Deloitte), 직접 사기 1달러당 5.75달러 손실을 고려하면 실제 경제적 영향은 2,300억 달러입니다(LexisNexis True Cost of Fraud 2025). AI 기반 보안을 사용하는 조직은 위반당 190만 달러를 절약하므로(IBM Cost of Data Breach 2025), AI 거버넌스가 없는 모든 레거시 시스템은 사건당 암묵적으로 190만 달러의 패널티를 지불합니다.

하나의 플랫폼, 508개 통제 포인트: 규제 브리지

적합성 스위트의 규제 브리지 분석(문서 3)은 VectorCertain이 최초의 능력이라고 믿는 것을 입증합니다: 하나의 통합 아키텍처를 통해 사이버보안 위협과 AI 거버넌스 요구 사항을 동시에 해결하는 단일 AI 거버넌스 플랫폼.

SecureAgent 플랫폼은 15개 이상의 규제 프레임워크(NIST CSF 2.0, FFIEC CAT, PCI DSS 4.0, SOC 2, ISO 27001/42001 등)에 걸친 278개 CRI 프로파일 사이버보안 진단 명세와 모든 230개 FS AI RMF 통제 목표에 매핑되어 508개 통합 거버넌스 통제 포인트를 제공합니다. 이 이중 적용 범위는 두 개의 별도 시스템을 결합한 것이 아니라, VectorCertain의 허브 앤 스포크 아키텍처의 고유 설계를 통해 달성되며, 여기서 보안 엔벨로프(계층 5)는 모든 AI 거버넌스 결정에 대해 지속적인 사이버보안 보증을 제공합니다.

플랫폼의 프로덕션 준비 상태는 7,229개 테스트 통과, 실패 0건으로 검증되었으며, 22회 연속 개발 스프린트 동안 224,000줄 이상의 코드에서 실행되었습니다. 이 테스트 스위트는 실리콘 에지 MRM-CFS 검증부터 초메타 거버넌스 모니터링까지 완전한 거버넌스 스택을 포함하여 예방 아키텍처가 설계대로 작동함을 수학적으로 검증합니다.

자율 에이전트 위기: 프레임워크가 예상하지 못한 위협 표면

적합성 스위트의 최종 문서는 VectorCertain이 금융 서비스에 대한 가장 시급하고 가장 통제되지 않은 위협으로 식별하는 것에 직면합니다: 현재 인터넷을 자유롭게 이동하며 기계 속도로 구매, 통신 발송, 코드 실행, 금융 시스템과 상호작용하는 자율 AI 에이전트.

자율 에이전트 폭발의 규모는 충격적입니다. AI 에이전트 시장은 2025년 76억 달러에 도달했으며 45.8%의 연평균 성장률로 성장 중입니다. Fortune 500 기업의 80% 이상이 이미 활성 AI 에이전트를 사용하고 있습니다(Microsoft Cyber Pulse 2026). Gartner는 2026년 말까지 기업 애플리케이션의 40%가 작업별 에이전트를 내장할 것이라고 예측합니다. 그러나 기업의 21%만이 이를 보호하는 데 필요한 가시성을 가지고 있으며(Akto), 34%만이 AI 특화 보안 통제를 갖추고 있습니다(Cisco).

이 위협은 에이전트 상거래의 급속한 출현으로 더욱 심화됩니다. 제품을 자율적으로 발견하고 가격을 협상하며 금융 거래를 완료하는 AI 에이전트입니다. Visa, Mastercard, PayPal, Coinbase, Google, OpenAI, Stripe, Amazon, Shopify는 모두 에이전트 개시 결제를 위한 인프라를 구축 중이며, Visa는 2026년 홀리데이 시즌까지 수백만 명의 소비자가 AI 에이전트를 사용해 구매를 완료할 것이라고 예측합니다.

OWASP의 최초 에이전트 애플리케이션 Top 10(2025년 12월)은 에이전트 행동 하이재킹부터 캐스케이딩 다중 에이전트 실패까지 10개의 새로운 공격 범주를 체계화했으며, 이는 FS AI RMF를 포함한 전통적 보안 프레임워크가 해결하도록 설계되지 않았습니다. Galileo AI 연구는 단일 손상된 에이전트가 4시간 이내에 하류 의사 결정의 87%를 오염시킬 수 있음을 발견했습니다.

"FS AI RMF는 OpenClaw 출시 전, OWASP가 에이전트 Top 10을 발표하기 전, 결제 네트워크가 에이전트 상거래를 활성화하기 전에 최종화되었습니다,"라고 Conroy는 말했습니다. "오늘 이 프레임워크를 구현하는 금융 기관은 더 이상 존재하지 않는 위협 환경에 대한 방어를 구축하고 있습니다. 우리의 적합성 스위트는 현재 프레임워크에 매핑할 뿐만 아니라, 다가올 위협을 통제하는 데 필요한 기술을 입증합니다."

VectorCertain이 준비된 이유: 속도, 규모, 수학적 확실성

VectorCertain의 기술은 시장의 다른 어떤 플랫폼도 제공하지 않는 능력을 통해 자율 에이전트 위협을 해결합니다: 통제 대상 에이전트보다 빠르게 작동하는 실행 전 거버넌스.

• 거버넌스 지연 시간 — 추론당 0.27ms: 에이전트 실행 속도(50–500ms)보다 185–1,850배 빠름. 거버넌스가 에이전트가 행동하기 전에 완료됨.

• 모델 사용량 — 모델당 29–71바이트: 결제 단말기, API 게이트웨이, 에이전트 런타임, 레거시 하드웨어 등 모든 실행 지점에 배포 가능.

• 앙상블 배포 — 256모델 앙상블에 18KB: 완전한 거버넌스 스택이 금융 서비스 설치 기반의 모든 프로세서에서 실행됨.

• 꼬리 사건 정확도 — 정수 연산으로 99.20%+: 가장 중요한 엣지 케이스와 치명적 시나리오에 대한 수학적 확실성.

• 플랫폼 검증 — 7,229개 테스트, 실패 0건: 22개 스프린트와 224,000줄 이상의 코드에 걸친 프로덕션 등급 검증.

• 거버넌스 적용 범위 — 508개 통합 통제 포인트: 278개 사이버보안 + 230개 AI = 하나의 플랫폼이 두 위협 영역을 동시에 통제.

• 특허 보호 — 허브 앤 스포크 아키텍처: 기본 특허(HCF2-SG, HES1-SG, TEQ-SG, MRM-CFS-SG) 및 산업별 도메인 스포크.

이번 주: 심층 분석 시리즈

이 발표는 이번 주 VectorCertain의 적합성 스위트 발견의 중요한 차원을 각각 탐구하는 5개 릴리스 중 첫 번째입니다:

• 월요일: 주요 발표(이 릴리스) — 완전한 적합성 스위트 개요 및 주요 발견.

• 화요일: 예방 격차 — 97% 탐지 및 대응이 금융 서비스를 어떻게 노출시키는지; 예방이 10–100배 비용 우위를 제공하는 이유.

• 수요일: 레거시 하드웨어 위기 — 12억 개 이상 프로세서, 2027년까지 400억 달러 사기, 교체 없이 이를 통제하는 기술.

• 목요일: 자율 에이전트 위협 표면 — OpenClaw, 에이전트 상거래, OWASP Top 10, 규제 프레임워크 격차.

• 금요일: 통합 플랫폼 — 508개 통제 포인트: 하나의 플랫폼이 어떻게 사이버보안과 AI 거버넌스를 동시에 연결하는지.
  
  

VectorCertain LLC 소개

VectorCertain LLC는 메인주 Casco에 본사를 둔 AI 안전 및 거버넌스 기술 기업입니다. EPA, DOE, DoD, NIH를 포함한 연방 기관을 위한 AI 구축 경력 25년 이상의 미션 크리티컬 AI 시스템 베테랑인 Joseph P. Conroy가 창립한 VectorCertain은 특허받은 허브 앤 스포크 아키텍처를 기반으로 규제 산업에서 AI 결정에 대한 수학적 확실성 보장을 제공하는 거버넌스 우선 AI 안전 시스템인 SecureAgent 플랫폼을 개발합니다. 회사의 MRM-CFS 기술은 기존 하드웨어를 교체하지 않고 AI 거버넌스 배포를 가능하게 하여 금융 서비스, 자율 주행차, 의료, 사이버보안 및 기타 안전-중요 도메인의 요구를 해결합니다. Conroy는 이전에 EPA 표준이 된 예측 배출 모니터링 시스템인 ENVAIR4000으로 8자리 수 매각을 달성했습니다. 그는 또한 The AI Agent Crisis: How To Avoid The Current 70% Failure Rate & Achieve 90% Success(2025년 9월)의 저자입니다.

자세한 정보는 vectorcertain.com을 방문하세요.

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