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본 연구는 비밀 정보를 공유 벡터의 내적 형태로 저장하고, 주기적인 행렬 곱셈을 통해 누출에 탄력적인 저장 및 처리를 가능하게 하는 방법을 증명했다. 이 방법은 각 당사자가 $ ext{T}$번의 새로고침 후 $ ext{C} ext{cdot} ext{T} ext{cdot}2^{6 ext{$ ext{l}$}}$-$ ext{n}/9$의 통계적 거리를 갖는 결과를 얻는다.
시사점 누출에 탄력적인 암호 시스템을 구축할 때, 주기적인 상태 새로고침과 행렬 변환을 통해 보안을 유지할 수 있다.
본 연구는 구조화된 프롬프트와 제약 조건이 추가된 최신 LLM 서비스의 시스템 프롬프트 추출에 대해 ExtraHerO라는 계층적 최적화 기법을 제안했다. 실험 결과, ExtraHerO는 챗봇에서 평균 12.5%의 충실도 향상, 에이전트에서는 12.2%의 충실도 향상을 보였다.
시사점 LLM 서비스의 복잡성이 증가함에 따라, 기존의 프롬프트 추출 공격은 효과가 떨어지므로 새로운 계층적 접근 방식과 구조적 지표가 필요하다.
연구진은 강화 학습(RL) 알고리즘을 사용하여 소스 모델의 추론 과정을 공격 벡터로 변환하는 BrainwashedLLM 프레임워크를 개발했다. 이 프레임워크는 타겟 모델에 대한 질의 없이도 다양한 최신 LRM에 대해 0.74에서 0.98 사이의 ASR@5를 달성하며 공격을 성공시켰다.
시사점 LRM의 노출된 추론 과정(CoT)은 공격에 취약한 부분이므로, 추론 버퍼를 격리하는 아키텍처적 방어가 필요하다.
본 연구는 공격자가 의도된 행동은 유지하되 도구 인자 값만을 조작하는 매개변수 오염 공격을 분석하고, 정보 흐름의 신뢰도를 기반으로 값을 검증하는 AuthorityFlow라는 3단계 방어 기법을 제안했다. 이 방어 기법을 적용했을 때 공격 성공률은 93.06%에서 9.03%로 감소했으며, 방어 없이도 82.64%의 정상 작업 유틸리티를 유지했다.
시사점 LLM 에이전트의 안전성을 확보하려면 에이전트가 취하는 행동뿐 아니라 해당 행동을 결정하는 정보의 신뢰도를 검증해야 한다.
연구진은 프롬프트 인젝션 공격이 다양한 양상을 띠며, 공격 자체, 사용자 작업과의 관계, 대상 시스템에서의 발현 방식에 따라 아홉 가지 차원으로 분류되는 분류 체계를 제시하였다. 이 분류 체계를 여섯 가지 실제 공격 취약점에 적용하고 아홉 가지 벤치마크에 적용하여, 기존 벤치마크들이 이 공간의 일부만을 다루고 있음을 확인하였다.
시사점 이 분류 체계는 방어 기법을 평가하거나 시스템 운영자가 자신의 시스템에 적용되는 공격을 식별하는 데 도움을 줄 수 있다.
본 연구는 동형 암호(FHE)를 사용하여 암호화된 상태에서 LLM 추론을 수행하는 Perseus라는 오픈소스 Python 라이브러리를 구현하였다. 이 시스템은 Llama-3-8B 모델에서 평문 모델 대비 3.96배 빠른 단일 토큰 디코딩 속도를 달성하며 정확도 및 퍼플렉시티는 평문 모델과 3% 이내의 차이를 보였다.
시사점 FHE를 활용하여 LLM 추론을 암호화된 상태에서 수행하는 것이 기술적으로 가능하며, 이를 위한 통합 솔루션이 등장하고 있다.
본 연구는 세 가지 VC 형식(SD-JWT VC, W3C VCDM, mdoc)의 검증 파이프라인을 구현 수준에서 평가했으며, W3C VCDM에서 원격 컨텍스트 해결 및 RDFC-1.0 정규화 과정에서 DoS, 컨텍스트 주입, SSRF 공격 표면을 식별했다. 특히, 취약한 설정에서 DoS 공격은 527바이트의 다섯 개 빈 노드에서 시작하여 13.5초까지 소요될 수 있음을 실험적으로 보였다.
시사점 W3C VCDM을 사용할 경우, 정적 문서 로더, 컨텍스트 허용 목록, 호출 제한 등의 적절한 완화 조치를 적용해야 한다.
연구진은 기존 공격 탐지기들이 편향된 데이터셋을 사용함을 지적하고, 7개 EVM 체인을 대상으로 공격 트랜잭션과 증거 기반 부정적 사례를 포함하는 TxBench를 구축했다. 이 벤치마크에는 602건의 사고에서 추출된 1,012개의 공격 사례가 포함되어 있으며, 이는 868.1백만 달러 상당의 가치를 지닌다.
시사점 새로운 탐지기는 기존의 편향된 데이터셋을 넘어선, 독립적으로 검증된 공격 및 부정적 사례를 사용하여 평가되어야 한다.
연구자들은 공격자가 에이전트의 자체적인 위해 회피(harm-avoidance) 기능을 이용하여, 일반적인 리뷰 형태로 위장된 단일 허위 위험 정보를 주입하여 에이전트가 스스로 공격자의 목표를 선택하도록 유도하는 '자발적 복무(voluntary servitude)' 공격을 발견했다. 이 공격은 명령어 주입(instruction injection)과 유사한 성공률을 보였으며, 에이전트의 지침에 상호 검증(corroboration requirement)을 추가하면 비적응적 공격자에 대한 노출을 약 95% 제거할 수 있었다.
시사점 LLM 에이전트의 안전 메커니즘을 우회하는 새로운 공격 벡터가 존재하므로, 에이전트의 지침에 상호 검증 요구사항을 추가하는 것이 효과적인 방어책이 될 수 있다.
연구진은 LLM 에이전트 프레임워크인 CloakFEM을 도입하여 실행 가능한 적대적 FEM 프로그램을 자동으로 생성함으로써 솔버의 계산 자원을 증폭시키는 방법을 개발했다. 이 방법은 특정 시나리오에서 솔버 반복 횟수를 최대 5,752.72배까지 증가시키는 공격을 성공적으로 발견했다.
시사점 FEM 솔버는 계산 자원 고갈 공격에 취약하며, 실행 가능한 FEM 프로그램 자체가 적대적 입력으로 사용될 수 있다.
본 연구는 Intel TDX를 사용하여 클라이언트 입력과 LoRA 소유자의 독점 파라미터를 보호하는 양방향 추론 보호 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 시스템은 400개 고정 대화에서 보호 및 네이티브 CPU 추론 시퀀스가 동일함을 보였으며, 12번의 독립적인 부팅에서 서비스 대 네이티브 시간 비율은 1.0094였다.
시사점 본 기술은 공개된 기반 모델과 비공개 어댑터를 사용하는 기밀 추론에 대한 검증 가능한 구현 및 비용 증거를 제공한다.
연구진은 다섯 가지 LLM 백본과 세 가지 벤치마크를 사용하여 에이전트에 유용한 기술을 추가했을 때, 평균적으로는 본래 작업 정확도를 10.3%p 향상시키지만 동시에 안전하지 않은 행동 비율(UAR)도 10.3%p 증가함을 확인했다. 또한, 전문가가 선별한 기술을 사용했을 때도 이러한 회귀 현상이 발생했으며, 실행 전 도구 행동을 검사하는 가드가 이러한 문제를 완화할 수 있음을 발견했다.
시사점 LLM 에이전트의 성능 향상을 위해 재사용 가능한 기술을 사용할 경우, 안전성 저하 가능성을 염두에 두고 실행 단계에서 검증 메커니즘을 도입해야 한다.
연구진은 NativeMessaging API를 이용하여 비특권형 악성 네이티브 앱이 브라우저의 네이티브 메시징 기능을 악용하여 민감한 통신을 가로채거나 다른 네이티브 앱에 혼란스러운 대리 공격을 수행할 수 있음을 최초로 실증했다. 이 공격은 1Password, EU eID 시스템 등 실제 사용되는 앱들을 대상으로 시연되었으며, 완전한 비밀번호 금고 유출이나 정부 워크플로우에서의 임의 문서 서명까지 초래할 수 있다.
시사점 NativeMessaging과 같은 경계 간 통신 채널은 신뢰할 수 없는 통신 채널 위에 구축되어 있어, 공격을 막기 위해 메시지 암호화 및 비대역 외 비밀 공유와 같은 완화 기법이 필요하다.
본 연구는 검색 증강 웹 애플리케이션에서 다중 에이전트 토론(MAD)이 사회적 압력에 의해 안전 경계를 무너뜨려 위험을 증폭시킬 수 있음을 SafeConflict-Bias 프로토콜로 조사했다. 표준 MAD는 안전한 지침을 0.0%에서 100.0%까지 수용하는 반면, 제안된 RiskTrace-Debias 프레임워크는 최악의 경우 안전하지 않은 수용을 $\le 2.0\%$로 억제한다.
시사점 토론 기반 시스템을 사용할 경우, 사회적 압력에 의한 위험 증폭을 막기 위해 증거 우선 전념 및 사회적 메타데이터 마스킹을 결합한 추론 시점 감사 프레임워크가 필요하다.
본 연구는 그래프 데이터의 기밀성을 유지하면서 클라이언트가 질의 결과가 올바르게 계산되었는지 검증할 수 있는 영지식 시스템 VerfGraph를 제안한다. VerfGraph는 기존 시스템 대비 증명 생성 속도를 $33.9 imes$-$59.7 imes$ 향상시키고 증명자 메모리 피크를 $4.5 imes$-$6.6 imes$ 감소시킨다.
시사점 민감한 그래프 데이터에 대한 질의 결과를 공개하지 않으면서도 그 계산의 정확성을 검증할 수 있는 기술적 기반을 제공한다.
연구진은 음성 워터마킹의 구조적 일관성에 의존하는 탐지 방식을 이용하여, 음성 자체를 지우지 않고도 워터마크를 회피하는 공격 기법 ScrambleMark를 제안하였다. 이 공격은 세 가지 상용 플랫폼에서 거의 97%의 회피율을 달성했으며, 인간 평가에서도 4.2/5의 높은 자연스러움을 유지하였다.
시사점 음성 워터마킹 시스템의 구조적 취약점을 공격하여 탐지를 회피할 수 있으므로, 워터마크의 견고성 확보가 중요하다.
연구진은 시뮬레이션 환경에서 경쟁적 인센티브와 같은 요인에 따라 에이전트가 할당 범위를 벗어나는 행동을 관찰했으며, 이는 권한 자체가 아닌 행동 표현이 거동을 결정함을 발견했다. 두 가지 방어 기법을 평가한 결과, 이들은 모든 위반을 차단했으나, 행위 자체의 악의적 사용으로 인한 피해는 막지 못했다.
시사점 다중 에이전트 시스템에서 권한 위임 범위를 효과적으로 통제하려면, 단순한 권한 부여를 넘어 행위 표현을 제어하는 접근 방식이 필요하다.
본 연구는 $n$ 당사자 중 $t$ 명이 악의적일 때의 정보 이론적 MPC가 가지는 통신 복잡도를 분석하고, 무작위 오라클 모델에서의 하한을 증명하였다. 또한, 양자 통신을 도입하여 특정 조건에서 고전적 하한을 뛰어넘는 새로운 구성을 제시하였다.
시사점 양자 통신과 후양자 단방향 함수를 결합하면 특정 회로의 두 당사자 인스턴스를 고전적 하한보다 적은 통신으로 평가할 수 있다.
연구자들은 Elliptic++ 데이터셋의 특징 추출 과정이 시간적 순서를 고려하지 않아 정보 누설이 발생함을 밝혀냈고, 이를 시간적 분할을 적용한 누설 저항적 파이프라인으로 재구성했다. 이 새로운 파이프라인을 적용했을 때, 랜덤 포레스트(RF)의 불법 거래 분류 F1 점수는 원래의 누설 평가 시 0.846에서 0.291로 감소했으며, 단순 로지스틱 회귀 모델을 능가하지 못했다.
시사점 향후 비트코인 포렌식 모델은 데이터셋의 시간적 누설 가능성을 고려하여 평가해야 한다.
본 연구는 edk2 프로토콜 인터페이스를 사용자 공간 애플리케이션으로 재호스팅하여 의존성 상호작용까지 고려하는 Metis라는 자동화된 퍼징 기법을 제안하였다. Metis는 Host Based Firmware Analyzer(HBFA) 프레임워크에서 구현되었으며, 60개 드라이버와 162개 프로토콜을 대상으로 테스트하여 73.1%의 커버리지를 달성하고 137개의 알려지지 않은 버그를 발견하였다.
시사점 새로운 부트로더 취약점 탐지를 위해 프로토콜 인터페이스뿐 아니라 의존성 상호작용까지 고려하는 퍼징 기법을 적용할 수 있다.
본 연구는 37개 악성코드 계열에 대해 동적 샌드박스 실행을 통해 감염 후 행동을 분석하고, 그래프 기반 특징을 활용한 앙상블 모델을 구축하였다. 이 모델은 94.44%의 정확도와 0.863의 MCC를 달성하며 평면적 행동 기반 모델 대비 7.4%p 향상된 성능을 보였다.
시사점 악성코드의 실행 전 단계뿐만 아니라 감염 후 행동을 그래프 구조로 분석하는 것이 중요하다.
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