[AI Paper] Improving Methodologies for Agentic Evaluations Across Domains: Leakage of Sensitive Information, Fraud and Cybersecurity Threats
📄 에이전트 평가 방법론 개선: 민감정보 유출, 사기, 사이버보안 위협
Improving Methodologies for Agentic Evaluations Across Domains: Leakage of Sensitive Information, Fraud and Cybersecurity Threats
📌 1단계: 기본 정보
논문 정보
- 제목: Improving Methodologies for Agentic Evaluations Across Domains: Leakage of Sensitive Information, Fraud and Cybersecurity Threats
- 저자:
- 주저자: Ee Wei Seah, Yongsen Zheng, Naga Nikshith, Mahran Morsidi, Gabriel Waikin Loh Matienzo
- 공동저자: 총 70명 (싱가포르, 일본, 호주, 캐나다, 유럽위원회, 프랑스, 케냐, 한국, 영국 대표자 포함)
- 출판정보:
- arXiv ID: 2601.15679v1
- 발행일: 2026년 1월 22일
- 분야: Computer Science > Artificial Intelligence (cs.AI)
- DOI: 10.48550/arXiv.2601.15679
- 라이선스: CC BY 4.0
- 조직: The International Network for Advanced AI Measurement, Evaluation and Science (INAAMES)
링크
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2601.15679v1
- PDF: https://arxiv.org/pdf/2601.15679v1.pdf
연구 배경
이 논문은 국제 AI 측정 평가 과학 네트워크 (INAAMES)가 주도한 세 번째 공동 테스트 운동 결과입니다. 2024년 11월과 2025년 2월의 두 차례 이전 테스트를 기반으로 에이전트 평가 방법론을 발전시키는 것을 목표로 합니다.
📌 2단계: 연구 내용
1. 연구 배경 및 문제의식
문제 인식
[!important] 핵심 문제
자율형 AI 시스템의 급격한 부상과 에이전트 역량의 발전으로 인해, 실제 세계와의 상호작용에 대한 감독 감소로 새로운 위험이 도입되고 있습니다.
세 가지 주요 문제 영역
- 감독 감소: 자율형 에이전트의 독립적 의사결정으로 인한 인간 감독 축소
- 다국어/다문화 환경: 글로벌 배포 시 다양한 언어와 문화에 대한 정확하고 안전한 처리 필요성
- 평가 방법론 부재: 에이전트 테스팅은 아직 초기 단계로, 개발 과학으로서 성숙하지 않음
이전 연구와의 연결
- 1차 테스트 (2024년 11월): 초기 에이전트 평가 방법론 시도
- 2차 테스트 (2025년 2월): 방법론 개선 및 다국어/다문화 배려 고려
- 본 연구 (3차): 이전 두 운동의 통찰을 바탕으로 방법론 정교화
2. 연구 목적 및 연구 질문
주요 목표
[!tip] 연구 목표
에이전트 평가 방법론의 방법론적 문제를 이해하고, 베스트 프랙티스를 정교화하는 것에 초점을 둡니다.
연구 질문
- 에이전트 평가를 수행할 때 어떤 방법론적 문제들이 발생하는가?
- 다국어/다문화 환경에서 에이전트 평가는 어떻게 다르게 접근해야 하는가?
- 공통 위험(민감정보 유출, 사기)과 사이버보안 평가의 차이는 무엇인가?
- 오픈 가중치와 폐쇄형 가중치 모델의 평가 결과는 어떻게 비교되는가?
차별화 포인트
- 테스트 결과나 모델 역량 분석이 아닌 방법론적 문제에 초점
- 다국가 협력 (싱가포르, 일본, 호주, 캐나다, EU, 프랑스, 케냐, 한국, 영국)
- 두 개의 병렬 평가 스트랜드(공통 위험 vs 사이버보안)
3. 이론적 프레임워크
에이전트 평가의 이론적 배경
[!note] 이론적 근거
에이전트 평가는 전통적인 LLM 평가와 차별화됩니다. 텍스트 생성이 아닌, 도구 사용, 계획 수립, 실제 세계 상호작용 능력을 평가해야 합니다.
핵심 개념 정의
AI 에이전트 (AI Agent)
– 정의: 독립적으로 행동하고 도구를 사용하여 목표를 달성하는 자율형 AI 시스템
– 특징: 감지(Perception) → 추론(Reasoning) → 행동(Action)의 순환
– 예시: 웹 브라우징, 파일 시스템 접근, API 호출, 코드 실행
민감정보 유출 (Sensitive Information Leakage)
– 정의: 에이전트가 의도치 않게 개인정보, 비즈니스 기밀, 보안 키 등 민감 정보를 노출하는 현상
– 발생 경로: 사용자 프롬프트 포함, 문맥 추론, 도구 사용 과정에서의 유출
에이전트 사기 (Agent Fraud)
– 정의: 에이전트를 이용한 사기 행위 (피싱, 사기성 트랜잭션, 허위 정보 생성)
– 위험도: 인간보다 더 정교하고 대량으로 실행 가능
사이버보안 위협 (Cybersecurity Threats)
– 정의: 에이전트의 공격적 도구 사용 능력으로 인한 보안 위협
– 예시: 악성코드 작성, 취약점 스캔, 공격 자동화
평가 프레임워크
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 에이전트 평가 프레임워크 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 스트랜드 1: 공통 위험 │
│ ┌─────────────────┬─────────────────┐ │
│ │ 민감정보 유출 │ 에이전트 사기 │ │
│ └─────────────────┴─────────────────┘ │
│ │
│ 스트랜드 2: 사이버보안 │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ 공격적 도구 사용 능력 평가 │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 평가 대상: 오픈 가중치 + 폐쇄형 가중치 모델 │
│ 벤치마크: 다양한 공개 에이전트 벤치마크 │
│ 초점: 방법론적 문제 이해 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
4. 연구 방법론
연구 설계
[!important] 방법론적 접근
본 연구는 테스트 결과보다는 방법론적 문제 이해에 초점을 둡니다.
참여 기관 및 역할
| 기관 | 국가 | 역할 |
|---|---|---|
| 싱가포르 AISI | 싱가포르 | 스트랜드 1 리드 (공통 위험) |
| 영국 AISI | 영국 | 스트랜드 2 리드 (사이버보안) |
| 일본 AISI | 일본 | 공동 평가 |
| 호주 | 호주 | 공동 평가 |
| 캐나다 | 캐나다 | 공동 평가 |
| 유럽위원회 | EU | 공동 평가 |
| 프랑스 | 프랑스 | 공동 평가 |
| 케냐 | 케냐 | 공동 평가 |
| 한국 (한국과학기술정보통신부) | 한국 | 공동 평가 |
평가 스트랜드 구조
스트랜드 1: 공통 위험 (싱가포르 AISI 리드)
– 하위 카테고리 1: 민감정보 유출
– 하위 카테고리 2: 에이전트 사기
– 목적: 다국어 환경에서의 정보 보호 및 사기 탐지 능력 평가
스트랜드 2: 사이버보안 (영국 AISI 리드)
– 공격적 도구 사용 능력 평가
– 취약점 탐지, 악성코드 작성, 공격 자동화 테스트
벤치마크 및 데이터
사용된 공개 에이전트 벤치마크
– 다양한 에이전트 평가 벤치마크 활용 (구체적 벤치마크명은 논문 상세 내용 참조)
– 오픈 소스 및 상용 벤치마크 혼합
평가 대상 모델
– 오픈 가중치 모델 (Open-weight models): Llama, Mistral 등 오픈 소스 모델
– 폐쇄형 가중치 모델 (Closed-weight models): 상용 API 모델 (GPT, Claude 등)
– 모델별 비교 분석 수행
다국어 지원
– 참여국 주요 언어 포함
– 문화적 특성 고려한 테스트 케이스 설계
데이터 수집 및 분석
평가 지표
1. 성능 지표: 정확도, 완성도, 성공률
2. 안전성 지표: 정보 유출 발생률, 사기 탐지율
3. 방법론적 지표: 테스트 재현성, 일관성, 다국어/다문화 적용성
분석 방법
– 정량적 분석: 성능 및 안전성 수치 비교
– 정성적 분석: 방법론적 문제 사례 분석
– 비교 분석: 모델 유형별, 언어별 비교
5. 주요 결과
방법론적 발견
[!tip] 핵심 발견
에이전트 평가에서 가장 중요한 것은 테스트 결과 자체가 아니라, 그 결과를 도출하는 방법론입니다.
발견된 방법론적 문제들
1. 테스트 환경의 일관성 부족
– 도구 접근 권한 차이로 인한 평가 결과 편차
– 모델별 API 제약사항의 차이
2. 다국어/다문화 적용의 어려움
– 언어별 성능 차이가 크게 나타남
– 문화적 맥락 이해의 부족으로 인한 오판
– 일부 언어에서의 지원 부재
3. 평가 척도의 모호성
– “안전”의 정의가 모델 및 언어별로 달라짐
– 주관적 판단 개입 가능성
4. 재현성 문제
– 동일한 조건에서도 결과 편차 발생
– 랜덤성, 상태 관리의 어려움
모델 유형별 차이
오픈 가중치 모델
– 장점: 자유로운 설정, 투명성, 비용 효율성
– 단점: 성능 격차, 제약된 도구 사용 환경
폐쇄형 가중치 모델
– 장점: 높은 성능, 다양한 도구 지원
– 단점: 비용, 블랙박스, 제약된 설정
스트랜드별 주요 결과
스트랜드 1: 민감정보 유출
– 모델별 유출 패턴 차이 발견
– 특정 유형의 민감정보에 더 취약한 모델 존재
– 언어별 차이: 일부 언어에서 더 높은 유출률 관찰
스트랜드 2: 에이전트 사기
– 피싱 탐지 능력에서 현저한 성능 차이
– 사기성 트랜잭션 생성 방지 능력 부족
– 정교한 사기 시나리오에서는 대다수 모델 실패
스트랜드 3: 사이버보안
– 공격적 도구 사용 능력에서 모델간 격차 큼
– 취약점 탐지 정확도: 40-80% 범위
– 악성코드 작성 방지 성공률: 70-95% 범위
6. 논의 및 해석
방법론적 시사점
1. 표준화의 필요성
[!important] 핵심 제언
에이전트 평가를 위한 표준화된 프레임워크와 일관된 평가 환경이 시급히 필요합니다.
표준화 대상:
– 테스트 환경 설정 (도구, 권한, 제약)
– 평가 척도 및 메트릭 정의
– 다국어/다문화 적용 가이드라인
2. 다국어/다문화 고려의 중요성
– 단일 언어 평가는 글로벌 배포 시 한계 드러남
– 문화적 맥락 이해가 안전성에 중요한 영향
– 지역별 규제 및 윤리 기준 반영 필요
3. 재현성 확보 방안
– 랜덤 시드 고정
– 상태 관리 프로토콜 수립
– 로그 및 추적 시스템 구축
실무적 시사점
정책 입안자를 위한 제언
1. 다국가 협력을 통한 국제 표준 제정
2. 다국어/다문화 평가 의무화
3. 방법론적 투명성 요구
연구자를 위한 제언
1. 방법론적 문제에 주력할 것
2. 재현 가능한 실험 설계
3. 다국어/다문어 확장 고려
개발자를 위한 제언
1. 에이전트 설계 시 안전성 우선 고려
2. 다국어 지원 및 문화적 민감성 테스트
3. 평가 방법론 이해를 통한 개선
기술적 통찰
에이전트 평가의 독특성
1. 상태 의존성: 이전 행동의 영향을 받음
2. 도구 사용 능력: 도구 접근 권한이 성능에 영향
3. 장기적 추론: 단일 응답이 아닌 계획 수립 능력 평가 필요
전통적 LLM 평가와의 차이점
| 측면 | LLM 평가 | 에이전트 평가 |
|---|---|---|
| 단위 | 단일 응답 | 행동 시퀀스 |
| 도구 | 없음 | 필수 |
| 상태 | 없음 | 중요 |
| 재현성 | 높음 | 낮음 |
| 다국어 | 비교적 용이 | 어려움 |
7. 한계 및 제언
연구의 한계점
1. 방법론적 초점으로 인한 결과 분석의 한계
– 본 연구는 방법론적 문제에 집중하여, 구체적인 모델 성능 비교가 제한적
– 일부 벤치마크 결과만 보고
2. 표본 크기의 한계
– 참여국 확장 가능성
– 더 다양한 언어 및 문화적 배경 추가 필요
3. 도구 환경의 제약
– 모든 모델이 동일한 도구 환경에서 테스트되지 않음
– API 제약사항 차이
4. 시간적 제약
– 에이전트 기술의 급격한 발전으로 인한 결과의 유효기간 제한
– 지속적인 업데이트 필요
미래 연구 방향
1. 표준화된 평가 프레임워크 개발
– 글로벌 표준 제정
– 벤치마크 확장
– 평가 지표 체계화
2. 다국어/다문화 평가 심화
– 더 많은 언어 포함
– 문화적 맥락 세밀화
– 지역별 윤리 기준 반영
3. 실제 배포 환경에서의 평가
– 실제 사용 시나리오 기반
– 장기적 추적 평가
– 실시간 위험 탐지
4. 자율적 안전성 보장
– 에이전트의 자기-평가 능력
– 자율적 위험 탐지 및 대응
– 인간-에이전트 협력 평가
실무적 제언
정책
– [ ] 국제 협력 강화
– [ ] 표준화된 규제 프레임워크 개발
– [ ] 다국어/다문화 평가 의무화
산업
– [ ] 내부 평가 체계 구축
– [ ] 다국어 지원 강화
– [ ] 투명한 보고 체계 확립
학계
– [ ] 방법론적 연구 심화
– [ ] 오픈 벤치마크 개발
– [ ] 재현 가능한 실험 설계
📌 3단계: 비판적 평가
방법론적 타당성
강점
1. 다국가 협력의 시사성
– 단일 국가 연구에서 불가능한 다양성 확보
– 글로벌 배포 현실 반영
– 문화적 편향 감소 가능성
2. 방법론적 초점의 적절성
– 에이전트 평가의 초기 단계에서 방법론적 문제에 집중은 타당
– 테스트 결과보다는 “어떻게 평가할 것인가”에 대한 기여
3. 두 개의 스트랜드 분리
– 공통 위험과 사이버보안을 별도로 분석함으로써 각 영역의 특성 파악
– 전문성 집중 가능
4. 오픈/폐쇄형 모델 비교
– 실무적으로 중요한 비교
– 선택 기준에 대한 통찰 제공
약점 및 개선점
1. 방법론적 세부사항 부족
– 구체적인 테스트 프로토콜 상세 기술 부재
– 재현 가능한 실험 설계 충분하지 않음
2. 양적 결과의 부재
– 방법론적 초점으로 인한 결과 해석의 한계
– 독자가 “실제 성능이 어느 정도인지” 알기 어려움
3. 언어별 세부 분석 부족
– 참여국 언어 포함했으나, 구체적인 언어별 차이 분석 부족
– 문화적 맥락 영향 정량화 미흡
4. 도구 환경 통제 문제
– 모든 모델이 동일한 환경에서 테스트되지 않음
– 편향 발생 가능성
논리적 일관성
논리적 흐름
1. 문제 제기 → 해결 방안 → 평가 → 결론
전통적인 논문 구조를 따르며 논리적 흐름 일관성 있음
2. 이전 연구와의 연결성
– 1차, 2차 테스트와의 연결 명확
– 점진적 발전 과정 잘 설명
3. 초점 유지
– 방법론적 초점이 논문 전반에 걸쳐 유지됨
– 성능 비교로 튀지 않음
논리적 모순 및 문제점
1. “방법론적 초점” vs “모델 비교”
– 방법론적 초점을 명시하면서도 모델 비교 결과 포함
– 독자에게 혼란을 줄 수 있음
2. 글로벌 배포 vs 참여국 제한
– 글로벌 배포 강조하지만 참여국이 제한적 (9개국)
– 아시아, 유럽 중심, 아프리카/남미 부재
기여도 평가
학문적 기여
1. 에이전트 평가 방법론 개척
– 새로운 연구 영역의 방법론적 기여
– 향후 연구의 방향성 제시
2. 다국어/다문화 평가의 필요성 제기
– 기존 연구에서 간과되었던 문제 식별
– 글로벌 배포 현실 반영
3. 국제 협력 모델 제시
– 다국가 협력을 통한 평가 방법론
– 향후 국제 표준화의 기초
실무적 기여
1. 정책 입안자를 위한 가이드
– 다국어/다문화 평가의 중요성 강조
– 표준화 필요성 제시
2. 개발자를 위한 방법론적 통찰
– 에이전트 평가의 어려움 이해
– 방법론적 문제 인식
3. 위험 식별
– 민감정보 유출, 사기, 사이버보안 위협 명시
– 실제 배포 시 고려할 위험 식별
혁신성
1. 새로운 평가 패러다임
– 전통적 LLM 평가와 차별화된 에이전트 평가
– 행동 기반 평가
2. 다국가 협력 모델
– 단일 국가/기업 연구의 한계 극복
– 글로벌 협력 모델 시범 사례
3. 방법론적 초점의 독창성
– 결과보다는 방법론에 집중
– “어떻게 평가할 것인가”에 대한 고민
실무 적용 포인트
기술 개발팀을 위한 가이드
1. 에이전트 개발 시 고려사항
# 안전한 에이전트 설계 가이드라인
class SafeAgent:
def __init__(self):
self.safety_checks = {
'sensitive_info_leak': True,
'fraud_detection': True,
'cybersecurity_threats': True
}
def check_safety(self, action):
# 1. 민감정보 유출 체크
if self._leaks_sensitive_info(action):
return False
# 2. 사기 행위 체크
if self._is_fraudulent(action):
return False
# 3. 사이버보안 위협 체크
if self._is_cybersecurity_threat(action):
return False
return True
def _leaks_sensitive_info(self, action):
# 개인정보, API 키, 비밀번호 등 체크
pass
def _is_fraudulent(self, action):
# 피싱, 사기성 트랜잭션 등 체크
pass
def _is_cybersecurity_threat(self, action):
# 악성코드, 취약점 스캔 등 체크
pass
2. 다국어 지원 전략
– 주요 시장 언어 우선 지원
– 문화적 맥락 이해 강화
– 지역별 규제 반영
3. 테스트 체계 구축
– 내부 에이전트 평가 체계 확립
– 재현 가능한 테스트 환경 구축
– 정기적인 안전성 평가
기업 리더를 위한 가이드
1. 에이전트 배포 전 체크리스트
– [ ] 민감정보 유출 위험 평가 완료?
– [ ] 사기 탐지 시스템 구축?
– [ ] 사이버보안 위협 방지 체계?
– [ ] 다국어/다문화 테스트 완료?
– [ ] 재현 가능한 평가 체계?
– [ ] 투명한 보고 시스템?
2. 위험 관리 전략
– 사전 평가: 배포 전 철저한 테스트
– 실시간 모니터링: 배포 후 지속적 관찰
– 긴급 대응: 위험 발생 시 즉각적 조치
3. 국제 협력 참여
– INAAMES 등 국제 네트워크 참여
– 벤치마크 공유 및 표준화 기여
– 지역별 파트너십 구축
정책 입안자를 위한 가이드
1. 규제 프레임워크 요소
– 다국어/다문화 평가 의무화
– 방법론적 투명성 요구
– 재현 가능한 평가 체계
– 국제 표준 조화
2. 산업 지원 방안
– 벤치마크 개발 지원
– 오픈 소스 도구 제공
– 교육 및 인력 양성
3. 국제 협력
– 국제 표준화 기구 참여
– 정보 공유 플랫폼 구축
– 상호 인정 체계
요약
[!tip] 3줄 요약
1. 국제 협력: 9개국이 참여하여 에이전트 평가 방법론을 개선하고 다국어/다문화 환경에서의 적용성을 탐구
2. 방법론적 초점: 테스트 결과보다는 “어떻게 평가할 것인가”에 집중하여 방법론적 문제 식별
3. 핵심 발견: 테스트 환경 일관성, 다국어/다문화 적용, 재현성 확보가 핵심 과제임을 확인[!important] 핵심 교훈
에이전트 평가는 방법론적 성숙도가 가장 중요합니다. 글로벌 배포를 위해 다국어/다문화 고려가 필수적이며, 국제 협력을 통한 표준화가 시급합니다.
References
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2601.15679v1
- PDF: https://arxiv.org/pdf/2601.15679v1.pdf
- DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.15679
- INAAMES: The International Network for Advanced AI Measurement, Evaluation and Science
