AI 에이전트 ‘의도 이탈’ 탐지 기법 제안

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기업 데이터와 도구를 다루는 AI 에이전트가 허용된 권한 안에서 움직이더라도, 배치 목적과 다른 행동을 하면 이를 탐지하는 보안 기법이 제안됐다. 11월 12일 공개된 논문은 신뢰할 수 있는 에이전트의 ‘의도’를 별도의 보안 기준으로 삼는 ‘의도 인식 보안(Intent-Aware Security)’ 프레임워크를 소개했다.¹

기존 방어 체계는 주로 프롬프트 인젝션이나 유해한 출력, 수상한 행동을 찾는다. 그러나 공격 패턴이 없고 권한도 넘지 않은 행동이 에이전트의 역할이나 조직 규칙, 배치 목적을 어길 수 있다는 게 연구진의 문제의식이다. 예컨대 도구 호출 자체는 정상이어도 그 호출이 맡겨진 업무와 무관하다면 기존 접근 제어만으로는 걸러내기 어렵다.

연구진은 에이전트가 조직·역할·개발자의 의도를 계속 따르는 상태를 ‘의도 보존(Intent Preservation)’, 여기서 벗어나는 상태를 ‘의도 이탈(Intent Drift)’로 정의했다. 이를 판별하기 위해 에이전트마다 조직 방침과 역할, 개발 목적을 추출한 ‘의도 프로필(Intent Profile)’을 만들고, 실행 전 탐지와 실행 후 탐지, 입력 정렬, 시스템 프롬프트 강화 등 네 가지 보호 방식에 적용했다.

평가는 35개 에이전트에 걸친 887개 검증 표본으로 진행됐다. 정답 표지를 먼저 확정한 뒤 대규모 언어 모델(LLM)이 사례를 표현하도록 구성해, 모델 생성 과정이 정답을 흔들 가능성을 줄였다. 이 벤치마크에서 의도 프로필 기반 보호는 4개 범주 F1 점수를 45%에서 79%로 높였다. 특히 업무 범위를 벗어난 행동의 F1 점수는 8%에서 76%로 상승했다.¹

실제 환경 상태를 정답으로 삼은 1만 건 이상의 AgentDojo 실행 궤적에서도 실행 후 탐지의 AUROC는 0.949였다. 비교 방식인 AlignmentCheck는 0.909, 가공하지 않은 에이전트 설정을 쓴 방식은 0.897, 맥락이 없는 방식은 0.843이었다. 입력 정렬에서는 정상 작업의 유용성을 비슷하게 유지하면서 DataFilter보다 보호 성공률이 7%포인트 높았다.

다만 이 결과는 2026년 11월 제출된 arXiv 초판 논문이 보고한 자체 벤치마크와 실험에 근거한다. 논문이 보여준 핵심은 접근 권한의 유무만 확인하는 데서 나아가, “이 행동이 에이전트를 배치한 목적에 맞는가”를 별도 검증 기준으로 삼을 수 있다는 점이다.

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