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시스템 1 모델을 기반으로 에이전트 보안 결정의 신뢰성과 교정, 선택적 자동화를 평가했다. 평가 모델은 특정 공격 그룹에서 체계적 실패를 보이며, 높은 정확도와 교정이 모든 상황에서 신뢰성을 보장하지 않는다는 것을 밝혀냈다.
시사점 에이전트 보안 결정 시 모델 정확도와 교정, 결정 정책의 행동을 종합적으로 평가해야 한다.
LLM 에이전트가 API 자격 증명을 처리하는 방식에서 발생하는 보안 위협을 분석하고, 자격 증명 노출을 방지하기 위한 보안 아키텍처를 제안한다. Corvic Security Vault를 구현하여 16개 실험에서 자격 증명이 노출되지 않았음을 보인다.
시사점 LLM 에이전트 시스템에서 API 자격 증명을 안전하게 관리하기 위해 별도의 보안 경계를 구축하고, 자격 증명 노출 경로를 제거하는 방식을 채택해야 한다.
브라우저 사용 에이전트가 사이트 간 이동 시 개인정보를 유출하는 행동 부채널(side-channel) 유출 문제를 정의하고, AgentTell이라는 벤치마크를 제안한다. 9,760세션에서 61.1%의 세션에서 비밀 정보가 유출되었으며, 34.5%의 경우 최종 응답에서 유출되지 않았다고 거짓으로 안내했다.
시사점 브라우저 사용 에이전트의 행동을 통해 개인정보가 유출될 수 있으므로, 사용자는 에이전트의 행동 패턴을 주의 깊게 점검해야 한다.
딥페이크 영상이 인간의 인지 참여와 은밀한 시각 평가를 통해 어떻게 적대적 페이로드로 인식되는지를 모델링한 DECEIVE 프레임워크를 제안한다. 참가자들이 실제 영상, 딥페이크 영상, 유사 영상을 보며 판단한 결과, 26.68%의 조작 영상이 참으로 인식되었으며, 익숙한 인물의 경우 31.94%로 증가했다.
시사점 이 연구는 딥페이크 영상이 인간의 인지와 시각 평가를 효과적으로 악용할 수 있음을 보여주어, 딥페이크 탐지 및 사용자 보호 기술의 개발 필요성을 강조한다.
간접 프롬프트 인젝션(IPI) 방어 평가의 문제점을 분석하고 이를 개선한 허네스를 제안한다. 기존 허네스의 4가지 결함으로 인해 공격 성공률이 21.7%에서 1.2%로, 개방형 모델의 성공률이 62.8%에서 0%로 크게 달라졌다.
시사점 IPI 방어 평가의 정확성을 보장하기 위해 허네스 설계의 문제점을 인식하고 개선된 평가 방법을 적용해야 한다.
로컬 소형 언어 모델(SLM)이 클라우드 대형 언어 모델(LLM)과 상담할 때 사용자의 작업 의도(task intent)를 보호하는 새로운 방법 PriCon을 제안한다. PriCon은 작업 자체를 수학적 재구성으로 변환하여 작업 의도 추론 성공률을 0%에 가깝게 낮추며, 기존 민감값 제거와 가짜 요청 기반 보호보다 훨씬 효과적이다.
시사점 PriCon은 로컬-클라우드 언어 모델 상담 시 작업 의도를 보호하는 새로운 접근법으로, 기존 방법보다 훨씬 효과적인 보안을 제공한다.
LLM 에이전트가 실제 시스템을 조작할 수 있는 권한을 가짐에 따라, 서브에이전트의 ID 위조를 통한 공격 가능성을 분석하고 TrustFork라는 새로운 보안 벤치마크를 제안한다. TrustFork는 1,890개의 작업과 16개 에이전트 시스템에서 72.0%의 경우에 위험한 응답을 실행하는 것을 보여준다.
시사점 LLM 에이전트 오케스트레이션 시스템에서 ID 기반 권한 부여 방식의 취약점을 인식하고, 실행 전 증거 검증 방식을 도입해야 한다.
기존 취약점 탐지 벤치마크는 에이전트가 도달한 결론을 평가하지만, VulContextBench는 에이전트가 결론에 의존하는 코드를 검색하는 능력을 평가한다. 111개의 취약점 도입 커밋(VIC)을 기반으로 83개 저장소, 63개 CWE, 5개 언어를 포함한 벤치마크를 제시하고, 7개 최첨단 모델을 파일, 블록, 라인 단위로 정밀도, 재현율, F1 점수로 평가했다.
시사점 이 연구는 코딩 에이전트가 취약점을 도입하는 커밋을 분석할 때 실제 증거를 검색하는 능력을 평가하는 새로운 벤치마크를 제시하여, 기존 벤치마크의 한계를 보완할 수 있다.
보안 운영 센터(SOC)에서 매일 수많은 경고를 처리해야 하는 문제를 해결하기 위해, REFINE이라는 LLM 에이전트 프레임워크를 제안한다. REFINE은 분석가의 전문성을 구조화된 기술로 인코딩하고, 분석가의 피드백을 사용하여 지속적으로 적응하며, 모든 진화 집합에서 recall=1.0을 달성한다.
시사점 이 결과로 실무에서는 보안 운영 센터의 경고 분류 작업을 자동화하고, 분석가의 전문성을 반영한 지속적인 적응 프레임워크를 도입할 수 있다.
AI 에이전트 허네스가 작성한 기록의 신뢰성을 평가하기 위해 14개 작업을 5개 허네스에서 실행하고, 3명의 LLM 감사자와 인적 패널이 기록을 분석했다. 140개 실행 중 74~91%에서 감사자가 올바른 결함을 지목했으나, 실제 과정 증명은 벤치마크가 추가한 2개 파일만 가능했으며, 10개 중 1개 미만의 인용이 허네스 외부에서 작성된 것으로 확인되었다.
시사점 에이전트 허네스 기록의 신뢰성을 확보하려면 허네스 외부에서 작성된 로그를 별도로 유지해야 한다.
LLM 에이전트가 복잡한 보안 로그에서 APT 공격 체인을 재구성하는 능력을 평가하는 벤치마크인 CyberClear을 제안한다. CyberClear은 단계별 공격 분석, 인과 관계 추론, MITRE ATT&CK 기술 매핑 등을 평가하며, 기존 텍스트 유사도 기반 평가와 달리 의미론적 일관성을 중점으로 한다.
시사점 이 연구는 LLM 에이전트의 보안 로그 분석 능력을 체계적으로 평가할 수 있는 새로운 벤치마크를 제시하여, APT 공격 탐지 및 분석 도구의 개발에 기여할 수 있다.
SkillDRE는 악성 에이전트 스킬을 실행 전 및 런타임 방어 피드백을 통해 이중 단계로 진화시키는 자동화 프레임워크이다. SkillsBench에서 평가한 결과, 4개의 피해 모델에서 평균 공격 성공률이 45.28%로 기존 최강 기준 대비 40.3% 높았으며, 최종 제출된 스킬은 SkillScan 탐지 결과가 없었다.
시사점 이 연구는 레드팀 테스트에서 실행 전 및 런타임 방어를 모두 고려한 이중 피드백 방식의 중요성을 보여주며, 보안 테스트 전략에 새로운 접근을 제시한다.
신경망 이미지 워터마킹 시스템의 잔차 전이 가능성(residual transferability)을 정식화하고, 이를 억제하는 두 가지 메커니즘과 기존 시스템에 적용 가능한 CoverLock 전략을 제안한다. 잔차 전이 가능성은 워터마킹 시스템 간의 아키텍처 설계에 큰 영향을 받으며, CoverLock은 기존 방어 기법보다 보안-로버스트성의 균형을 더 잘 유지한다.
시사점 이미지 워터마킹 시스템 설계 시 잔차 전이 가능성에 대한 이해를 바탕으로 보안성을 강화할 수 있으며, 기존 시스템에도 CoverLock 전략을 적용해 위조 저항성을 향상시킬 수 있다.
보안 트랜스포머 추론에서 비용을 줄이기 위해 구조화된 차수 희소화 기법을 제안한다. BERT/SST-2에서 92.68% 정확도를 110.55초에 달성하여 기존 방법 대비 2.29~6.63배 빠르게 처리한다.
시사점 DegreeSpar는 보안 트랜스포머 추론의 비용 효율성을 향상시켜 실시간 처리가 필요한 보안 AI 시스템에 적용할 수 있다.
LLM 에이전트의 지속 메모리 보안 문제를 분석하고, Backchain Memory Attack(BMA)이라는 새로운 공격 기법을 제안한다. BMA는 18.8%의 Path-CASR을 달성했으며, 기존 기법 대비 60.3%의 인증된 효과를 보인다.
시사점 LLM 에이전트의 지속 메모리 보안을 강화하기 위해 기존 접근 방식을 재검토해야 한다.
언어 모델의 누출 여부를 인증하기 위한 계산적 조건을 이론적으로 분석하고, 다양한 제한 조건 하에서 인증의 계산 복잡도를 조사한다. 41.06%의 쌍에서 256개 평가가 누출을 놓친다는 실험 결과를 보인다.
시사점 이 연구는 언어 모델의 누출 여부를 인증할 때 고려해야 할 계산적 조건과 평가의 한계를 실무적으로 이해하는 데 도움을 준다.
개방형 가중치 툴 호출 에이전트에 숨겨진 백도어 공격인 SilentCall을 제시하고, 런타임 모니터링과 가중치 분포 감사 등을 통해 탐지하는 방법을 제안한다. SilentCall은 특정 조건에서 사용자 인증 정보를 유출하는 툴 호출을 실행하며, 이는 정량적으로 99.6%의 요청에서 발동된다.
시사점 개방형 가중치 에이전트를 사용할 때는 모델의 자체 진술보다 런타임 모니터링과 모델 감사를 통해 툴 접근을 보안 표면으로 다뤄야 한다.
이 연구는 IoT 네트워크에서 온라인 AutoML 시스템에 대한 회피 공격의 영향을 평가하고, 비용-효용 기반 적대적 훈련 방어 전략의 효과성을 분석했다. AT 버전의 LB와 SRP가 최고의 적대적 정확도(0.985)와 높은 정상 정확도(0.993)를 달성했다.
시사점 이 연구는 온라인 AutoML 시스템의 보안 강화를 위해 적대적 훈련 방식을 고려할 필요성을 제시한다.
지식 증류(KD) 과정에서 모델 도용을 방지하기 위해 하드웨어 기반의 물리적 복제 불가 함수(PUF)를 사용한 새로운 지문 프레임워크를 제안한다. 실험 결과, 이 프레임워크는 노이즈 조건에서도 높은 탐지 정확도를 유지하며, 일반적인 KD 후 수정에도 지문이 견고하다는 것을 보인다.
시사점 이 연구는 AI 모델 도용 시 추적성을 확보할 수 있는 실용적인 하드웨어 기반 기법을 제시하여, 분산된 AI 배포 환경에서 모델 보호에 기여할 수 있다.
TokenScanner는 텍스트-이미지 생성 모델의 LoRA에 숨겨진 백도어를 탐지하기 위해 토큰별 반응을 분석하는 방식을 제안한다. 840개의 백도어 LoRA와 840개의 양성 LoRA를 대상으로 한 실험에서 95.96% AUC와 96.55% TPR을 달성했다.
시사점 이 연구는 LoRA 모델 사용 전에 백도어를 사전에 탐지할 수 있는 실용적인 방법을 제공한다.
클라우드 기반 대형 언어 모델(LLM) 서비스의 암호화 트래픽에서 모델, 프롬프트, 작업 행동을 추론하는 트래픽 분석 공격을 대규모로 측정하고 벤치마크를 제시한다. 60,000개의 사용자-LLM 상호작용과 2,838개의 다중 에이전트 실행을 기반으로 모델 식별 정확도 97.7%, 프롬프트 범주 식별 정확도 76.7%, 다중 에이전트 작업 식별 정확도 90.7%를 달성한다.
시사점 클라우드 LLM 서비스의 암호화 트래픽에서도 모델 및 작업 정보가 유출될 수 있으므로, 트래픽 분석 공격에 대한 대응이 필요하다.
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