읽기/쓰기 접근 맵

Olivares AI가 에이전트 접근을 타입화된 읽기/쓰기 그래프로 모델링하고, 허용된 것과 관찰된 것을 비교하며, 커버리지와 귀속에 대해 정직하게 표시하는 방법

읽기/쓰기 접근 맵은 다른 모든 것이 의존하는 데이터 구조입니다. 이것을 이해하면 제품을 이해한 것입니다.

노드와 타입화된 에지

맵은 그래프입니다. 에이전트는 노드입니다. 에이전트가 접근할 수 있는 리소스 — 데이터베이스, 오브젝트 스토어, MCP 서버, API, 큐 — 도 노드입니다. 모든 에지는 타입화된 접근 관계입니다: R (에이전트가 리소스를 읽을 수 있음) 또는 RW (에이전트가 리소스를 읽고 쓸 수 있음).

각 에지를 읽기와 쓰기로 타입화하는 것은 의도적입니다. 최소 권한과 사고 영향 범위는 단순한 연결이 아닌 쓰기 접근의 함수입니다. 웨어하우스를 읽기만 할 수 있는 보고 에이전트와 웨어하우스를 다시 쓸 수 있는 배포 에이전트는 동일한 위험이 아니며, 단순한 “접근 있음” 목록은 바로 그 차이를 숨깁니다.

허용된 것 vs 관찰된 것

맵은 두 개의 레이어를 가지고 있으며 지속적으로 차이를 비교합니다:

허용됨(Permitted) — 에이전트가 할 수 있도록 허용된 것으로, 권한 부여와 정책에서 도출됩니다.
관찰됨(Observed) — 에이전트가 실제로 수행하는 것이 관찰된 것으로, 텔레메트리와 네이티브 감사 추적에서 도출됩니다.

가치가 있는 곳은 차이입니다:

예상 외 접근 — 관찰되었지만 예상되지 않은 에지. 보안팀이 실제로 표면화하기를 원하는 발견 사항입니다.
미사용 권한 — 허용되었지만 행사되지 않은 에지. 모호한 “IAM을 검토하세요”라는 권고가 아닌 구체적인 최소 권한 정리 목록입니다.

실시간 제품 투어에서 실제 캡처에 대한 이 오버레이를 확인할 수 있습니다.

충실도는 계층화되어 있으며 표시됩니다

맵은 소스가 증명할 수 있는 것만큼만 정확하며, 허세를 부리지 않고 그렇게 말합니다. 에지별로 두 개의 독립적인 축이 표시됩니다:

읽기-쓰기 커버리지:
- clean — 네이티브 감사가 R/RW를 명확하게 구분합니다 (pgAudit를 통한 PostgreSQL, CloudTrail을 통한 오브젝트 스토리지, 웨어하우스 및 레이크).
- lossy — 부분적 신호, 예를 들어 일부 문서 및 벡터 스토어.
- opaque — 수동적으로 재구성할 수 없음 (Redis, SQLite, D1). 에지는 추측 대신 unknown으로 표시됩니다.
귀속:
- firm — 소스가 에이전트별 신원을 가지고 있습니다.
- approximate — 공유 서비스 계정이 어떤 에이전트가 행동했는지 숨깁니다.

두 축 모두 에지와 함께 전달되므로, 확실하게 알려진 관계와 겨우 관찰된 관계가 동일한 확실성을 가진 것처럼 렌더링되지 않습니다.

설계상 읽기 우선

이 맵을 구축하는 것은 관찰 활동이지 가로채기 활동이 아닙니다. Olivares AI는 에이전트와 리소스 사이의 요청 경로에 있지 않습니다. 텔레메트리와 네이티브 감사를 대역 외에서 수집합니다. 맵을 보는 것 자체가 권한이 필요한, 테넌트 범위의 완전히 감사되는 작업입니다. 제품은 먼저 관찰하고 거버넌스합니다; 행동할 수 있는 곳에서는 기본 거부(deny-closed)로 수행하며, 절대 무차별 실행기로 작동하지 않습니다.