# \#audit-trail **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/audit-trail/7356.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [CrabTrap: AI 에이전트의 외부 API 요청을 통제하는 LLM-as-a-Judge HTTP 프록시](https://discuss.pytorch.kr/t/crabtrap-ai-api-llm-as-a-judge-http/9880)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [4월 27, 2026, 6:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/crabtrap-ai-api-llm-as-a-judge-http/9880 "2026-04-27T06:30:18Z")
CrabTrap 소개 OpenClaw와 같은 자율형 AI 에이전트가 많이 도입되며, 실제 서비스 환경에서 외부 API를 호출하는 시대가 열렸습니다. 즉, 사용자를 대신하여 Slack 메시지를 보내고, Gmail을 읽고, GitHub 이슈를 생성하는 에이전트는 이미 현업에서 활발히 사용되고 있습니다. 그러나 이런 에이전트들은 보안 취약점을 함께 안고 있습니다. 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 공격으로 에이전트가 허가되지 않은 데이터를 외부로 전송하거나, 잘못된 도구 호출로 의도치 않은 부작용이 발생할 수 있습니다. 기존 방화벽은 인바운드(Inbound) 트래픽에 특화되어 있어 에이전트가 발생시키는 아웃바운드(Outbound) 요청을 세밀하게 제어하기 어렵습니다. CrabTrap은 핀테크 스타트업인 Brex가 오픈소스로 공개한 HTTP/HTTPS 프록시로, AI 에이전트와 외부 API 사이에 위치하여 모든 아웃바운드 요청을 보안 정책에 따라 평가합니다. 에이전트가 Slack, Gmail, GitHub 등 어떤 외부 서비스를 호출하든, CrabTrap이 그 요청을 가로채어 결정론적 규칙과 LLM 기반 정책 판사(LLM-as-a-Judge)에 의해 검사합니다. 허용된 요청은 그대로 전달되고, 거부된 요청은 그 이유와 함께 403 오류로 차단됩니다. 모든 요청과 결정은 PostgreSQL에 기록되어 완전한 감사 추적(Audit Trail)을 제공합니다. CrabTrap의 핵심 차별점은 2단계 평가 방식(Two-tier Evaluation) 에 있습니다. 먼저 URL 패턴 기반의 결정론적 정적 규칙을 적용하여 즉각적인 허용/거부 결정을 내립니다. 정적 규칙이 없는 경우에만 LLM 판사를 호출하므로, 불필요한 LLM 호출을 최소화하면서도 자연어로 표현된 유연한 정책을 적용할 수 있습니다. Go 언어로 작성되어 높은 성능을 제공하며, Docker Compose로 손쉽게 배포 가능합니다. CrabTrap의 동작 원리 CrabTrap의 요청 …