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LLM 에이전트가 개인정보 보호 지침에 따라 정보 원천을 어떻게 선택하는지 평가하는 제어된 프레임워크인 PrivacySkills를 제시한다. 5개 오픈 모델에서 사용자 접근 가능 시 30% 평균 비율로 기밀 정보를 접근하는 것을 확인했으며, 시스템 수준 지침과 기술 수준 침투성 라벨을 결합하면 기밀 접근을 약 절반으로 줄일 수 있음을 보였다.
시사점 LLM 에이전트의 개인정보 보호를 강화하기 위해 기술 수준의 침투성 라벨과 시스템 수준 지침을 결합한 접근이 효과적임을 실증했다.
LLM 에이전트에 대한 프롬프트 인젝션 공격이 모델의 채팅 템플릿을 이용할 때 훨씬 강력해진다. 허위 템플릿 마커를 서브워드 토큰으로 인코딩하면 InjecAgent 벤치마크에서 공격 성공률이 39~66%포인트 감소한다.
시사점 LLM 에이전트 보안 강화를 위해 토큰화 과정에서 예약 토큰 처리 방식을 점검해야 한다.
신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)에 대한 물리적 접근 공격을 완화하기 위해, 기계가 어떤 조직에 속하는지를 증명하는 메커니즘을 제안한다. X.509 기반 설계로, 기존 (v)TPM과 같은 추가 신뢰 근원이 필요 없으며, 기계의 고유 CPU 식별자인 Chip ID를 기반으로 인증을 수행한다.
시사점 TEE Anchor를 도입하면 물리적 공격을 방지하기 위해 기계가 신뢰할 수 있는 환경에 배치되어 있는지 실시간으로 확인할 수 있다.
다중 모달 스킬의 이미지 기반 공격을 평가하기 위해 MMSkillRisk 벤치마크와 Native-Context Visual Attack 공격 기법을 제안한다. 9개 모델-하arness 구성에서 공격 성공률(ASR) 43.1%를 기록했으며, 정상 작업 완료와 공격 성공이 동시에 발생하는 비율은 36.5%에 달했다.
시사점 이 연구는 다중 모달 스킬의 이미지가 정상 작업과 함께 비인가 작업을 유도할 수 있음을 보여주어, 에이전트 시스템의 안전성 평가 시 이미지 기반 공격을 반드시 고려해야 함을 시사한다.
자율적 LLM 에이전트가 취약점 탐지를 대규모 저장소 검색으로 전환하는 현상을 분석하고, RedHerring이라는 방어 기법을 제안한다. RedHerring은 실제 취약점 발견을 38.7-60.4% 감소시키며, 에이전트가 가짜 취약점 검증에 30.6-51.5%의 토큰과 32.5-49.9%의 실행 시간을 소비하는 것을 보인다.
시사점 RedHerring 방어 기법을 도입하면 자동화된 취약점 탐지 시스템의 효율성을 저하시킬 수 있다.
LLM semantic cache는 유사한 쿼리에 대해 기존 답변을 재사용하여 비용을 절감하지만, 쿼리 임베딩 유사도만을 기준으로 검색하는 방식이 오염 공격에 취약하다는 문제를 발견하고, 삭제 이득(Deletion Gain)과 답변 검증(Answer Check)을 활용한 방어 기법을 제안한다. 3가지 공격 유형에서 82.0%에서 98.2%의 오염 항목을 차단하는 실험 결과를 보인다.
시사점 LLM semantic cache를 사용하는 시스템에서는 쿼리 유사도 기반 검색 방식의 한계를 인식하고, 삭제 이득과 답변 검증을 활용한 방어 기법을 도입할 필요가 있다.
기존 중국어 안전성 벤치마크는 청소년 안전에 주목하지 못했고 단일 턴 테스트로 한계가 있었다. QH-Bench는 중국 사회문화적 맥락에 기반한 청소년 대화 안전성 평가 벤치마크로, 단일 턴 715개 테스트 항목과 다중 턴 100개 대화 흐름을 포함한다.
시사점 이 연구는 중국 청소년 대화 안전성 평가에 필요한 세분화된 벤치마크를 제시하여, 대형 언어 모델의 안전성 향상에 기여할 수 있다.
SaplingGuard는 청소년과 대화형 LLM 상호작용에서 암묵적 발달 위험을 식별하고 안전한 응답을 유도하기 위해 사용자 프로파일과 대화 맥락을 결합한 방어 기법을 제안한다. SaplingBench에서 평가한 결과, Major Hit 비율이 50.8%에서 63.7±1.1%로 향상되었으며, 평균 해로운 응답 비율은 17.10%에서 5.27%로 감소했다.
시사점 청소년과 LLM 상호작용 시 암묵적 위험을 효과적으로 식별하고 안전한 대화를 유도할 수 있는 방어 기법을 제공한다.
LLM 에이전트가 사용하는 외부 도구 실행에서 정상적인 출력을 내면서도 숨겨진 부작용을 일으킬 수 있음을 보인다. 7,549건의 사례에서 45%가 첫 번째 순위에서 위조 실행이 발생했으며, 후속 순위에서는 발생하지 않았다.
시사점 LLM 에이전트가 외부 도구를 실행할 때 출력 결과만으로 안전성을 판단하면 안 된다.
CISO 역할은 조직 내외부 환경에 따라 지속적으로 협상되는 과정으로, 내부 조직과 외부 환경에 대한 적합성을 유지하는 이중적 적합성(dual-fit)이 효과성의 핵심이다. 연구는 조직의 성숙 단계에 따라 리더십 스타일이 변화하며, 정치적 자본이 이러한 요구를 조정하는 메커니즘이다.
시사점 CISO 리더십 효과성을 높이려면 조직과 외부 환경에 대한 적합성을 지속적으로 유지해야 한다.
AI 에이전트가 돈을 지불하는 상황에서 발생하는 사기를 측정하고 줄이기 위한 세 가지 도구를 제시한다. Agentic Commerce Bench(ACB) 벤치마크는 20개 사기 유형, 1,647개 서비스 운영, 1,068개 결제를 포함하며, 6.5%의 정상 트래픽 오보출을 기록한다.
시사점 AI 에이전트가 돈을 지불하는 시스템에서는 기존 보안 스캐너가 사기를 탐지하지 못하며, 새로운 벤치마크와 도구가 필요하다.
유전자 분석 모델의 전문가 혼합(MoE) 구조에서 동형암호를 활용한 보안 프로토콜인 CipherGenome을 제안한다. 72개 윈도우에서 KL 발산 2.54×10⁻⁴ nats/token을 기록하며, 기존 기법 대비 3.54배 빠른 처리 속도를 보인다.
시사점 유전자 데이터 보안을 강화하면서도 처리 성능 저하를 최소화한 CipherGenome은 의료 분야에서의 보안 처리 기술로 주목받을 수 있다.
150억 파라미터 유전자 MoE 모델을 브라우저에서 실행하면서 개인 DNA 정보를 보호하는 방법을 제시한다. 실수값 라그랑주 코드 계산을 통해 각 작업자는 가우시안 패딩된 공유만 받고, 조정자는 3개 중 2개의 작업자로부터 디코딩한다. 분산 경로는 BF16 수치 노이즈 바닥(0.0036 nats/token)을 유지한다.
시사점 개인 유전자 정보를 보호하면서 대규모 모델을 브라우저에서 실행할 수 있는 기술을 제시하여, 유전자 분석의 보안성을 향상시킨다.
GenoTrace는 유전자 모델이 학습에 사용된 합성 서열의 탐지 가능한 기록을 유지할 수 있는지 연구하는 물적 표시 기법을 제안한다. 3개의 시드를 사용한 GenomeOcean-500M에서 100M 실험에서 평균 감사 점수 17.88과 94.5%의 탐지율을 달성했다.
시사점 유전자 기초 모델의 증류 과정에서 물적 표시를 유지하는 기법을 제시하여, 모델의 출처 추적 가능성을 높인다.
LLM의 안전성 판단과 행동 선택 간 차이를 측정하는 SameFact 벤치마크를 제안한다. 300개의 안전/위험 쌍을 사용해 6개 모델에서 3가지 인터페이스를 비교했으며, 개방형 행동 선택 인터페이스에서 안전성 민감도가 낮아지는 현상을 확인했다.
시사점 LLM의 안전성 평가 시 인터페이스 선택이 결과에 영향을 준다는 점을 실무에서 고려해야 한다.
대형 언어 모델 에이전트는 특정 행동이 차단되어야 한다는 판단을 내리더라도 해당 행동을 선호할 수 있다. 세 가지 오픈 웨이트 언어 모델을 통해 안전 판단과 행동 선호 간의 분리 현상이 정보 손실이 아닌 인과적 제어의 약한 연결로 설명된다.
시사점 LLM 에이전트의 안전성 향상을 위해서는 단순한 안전 판단 개선보다 판단과 행동 간 인과적 연결 강화가 필요하다.
Kubernetes 오퍼레이터의 과도한 권한 부여 취약점을 분석하고 이를 해결하기 위해 LLM 기반 분석 엔진인 OperTraitor를 제안한다. 실제 사례를 통해 과도한 권한이 보안 위협이 될 수 있음을 보인다.
시사점 Kubernetes 오퍼레이터의 RBAC 설정을 점검하고 OperTraitor를 활용해 과도한 권한을 제한함으로써 보안 태세를 강화할 수 있다.
OT/ICS 환경에서 Modbus TCP와 IEC-104 프로토콜을 활용한 트랩피트인 StallGrid를 제안하고, 24일간 운영한 결과 6,709개 세션과 약 2,000시간의 연결 시간을 기록했다. 87-97%의 지연 시간이 악성 IP에 의해 차지되었으며, 짧은 지연(1.5초)이 더 많은 참여를 유도했다.
시사점 이 연구는 패치가 어려운 OT/ICS 환경에서 트랩피트를 활용한 저비용 보완 방어 전략의 실용성을 입증한다.
LLM 에이전트의 비인가 디스틸레이션을 방어하기 위해 보조 행동을 삽입하는 워터마킹 프레임워크를 제안한다. 24개 디스틸된 모델을 48개 정상 모델에서 0개의 오류로 감지했다.
시사점 이 연구는 LLM 에이전트의 비인가 복제를 효과적으로 추적할 수 있는 워터마킹 기법을 제시하여, 모델 보호 및 지적 재산권 관리에 기여할 수 있다.
도구 사용 언어 모델 에이전트의 공격과 방어를 부분 관찰 상태 제어로 모델링하고, DART와 SAGE라는 공격 및 방어 기법을 제안한다. DART는 18.8~35.9%포인트, SAGE는 48.0%에서 4.0%로 공격 성공률을 감소시켰다.
시사점 도구 사용 에이전트의 보안을 강화하기 위해 상태 기반 방어 전략을 채택할 필요가 있다.
대규모 언어 모델(LLM)의 해로운 프롬프트에 대한 안전한 응답을 보장하기 위해, 기존 activation steering 기법을 다중 해로운 카테고리에 확장한 CAM-Steer를 제안한다. 실험 결과, 3가지 LLM 백본과 7가지 해로운 카테고리에서 평균 방어 성공률이 기존 방법을 초과했다.
시사점 CAM-Steer는 단일 프롬프트 내 다중 해로운 카테고리를 동시에 처리할 수 있어, LLM 배포 시 안전성 강화에 즉시 활용할 수 있다.
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