AEGIS-BR-2026-001벤치마크 보고서
Benchmarking Guardrail Effectiveness in High-Risk LLM Use Cases
8개 상용 LLM 모델을 7개 공격 알고리즘으로 평가한 기업용 가드레일 벤치마크 연구
guardrailbenchmarkred teaming
AI 안전 및 보안 연구
AIAEGIS 제품 살펴보기 →안전하고 신뢰할 수 있는 AI 배포를 위한 연구
AEGIS Research는 LLM, 에이전트, 멀티모달 시스템, VLA 파이프라인, 로보틱스 및 차세대 지능형 시스템의 실제 배포에 필요한 안전성, 보안, 규정 준수 및 운영 신뢰성을 연구합니다.
우리는 환각, 개인정보 유출, 보안 취약점, 정책 위반, 운영 장애 등 배포 리스크의 전 영역에 걸쳐 실질적인 기술과 프레임워크를 개발하여 산업 전반의 신뢰할 수 있는 AI 도입을 지원합니다.
10+
연구 분야
6
출판물 유형
LLM
가드레일 기술
2026
설립 연도
연구 대상
AEGIS Research는 LLM과 고급 AI 시스템이 데모에서 프로덕션으로 이동할 때 발생하는 실제 문제를 연구합니다.
모델 성능을 넘어서
우리의 연구는 실제 배포 환경에서 AI를 검증 가능하고, 제어 가능하며, 안전하고 규정을 준수하도록 만드는 데 중점을 둡니다. 환각 감소뿐만 아니라 가드레일, 개인정보 보호, 보안 엔지니어링, 정책 시행, 규제 준비, 응답 검증까지 다룹니다.
전체 배포 리스크 커버리지
에이전트 안전, 멀티모달 리스크 제어, VLA 및 로보틱스 안전, 미래 AI 배포 과제까지 연구를 확장합니다. 모든 배포 환경에서 AI 시스템이 법적, 규제적, 운영적 경계 내에서 안전하게 작동하도록 하는 것이 목표입니다.
연구 분야
실제 환경에서의 신뢰할 수 있는 AI 배포에 필요한 핵심 영역을 연구합니다.
환각 및 근거 기반
신뢰할 수 있는 AI 출력을 위해 근거 없는 응답을 줄이고 증거 정렬을 개선합니다.
AI 가드레일
안전하지 않거나 규정을 준수하지 않는 고위험 모델 동작을 방지하는 다층 제어 시스템을 설계합니다.
안전 및 보안 엔지니어링
배포된 AI 시스템의 프롬프트 공격, 오용 시나리오, 개인정보 위험 및 운영 취약점을 다룹니다.
개인정보 및 규정 준수
개인정보 보호 AI 사용, 정책 시행 및 규제 요구사항 준수를 위한 방법을 구축합니다.
에이전트 안전 및 제어
에이전트 AI 시스템의 의사결정 안전, 행동 경계, 에스컬레이션 로직 및 제어 가능성을 연구합니다.
멀티모달, VLA 및 로보틱스 안전
비전-언어-행동 시스템, 구현된 AI 및 로봇 환경으로 AI 안전 연구를 확장합니다.
양자-AI 안전 전망
새로운 컴퓨팅 패러다임과 연결된 AI 시스템의 미래 안전 및 거버넌스 영향을 탐구합니다.
왜 중요한가
AI 도입이 모든 분야에서 가속화되고 있습니다. 하지만 실제 배포에는 모델 성능 이상의 것이 필요합니다.
근거 기반 출력
AI 출력이 자신감 있게 들리는 것이 아니라 증거에 의해 뒷받침되는지.
정책 준수
응답이 조직 정책 및 규제 요구사항을 준수하는지.
데이터 보호
AI 운영 전반에 걸쳐 개인 및 민감한 데이터가 적절히 보호되는지.
에이전트 제어
에이전트 동작이 제어 가능하고 안전한 경계 내에서 작동하는지.
운영 경계
시스템이 법적, 규제적, 운영적 경계 내에서 작동하는지.
AEGIS Research는 엄격하고 실용적이며 배포 지향적인 연구를 통해 이러한 질문에 답합니다. 연구 자체가 목적이 아니라 — 연구를 배포 가능한 기술, 평가 프로토콜, 운영 표준 및 제품 아키텍처로 전환합니다.
주요 연구
신뢰할 수 있는 AI 배포에 관한 최신 논문, 기술 보고서, 벤치마크 연구 및 백서를 확인하세요.
AEGIS-RP-2026-001연구 논문
AEGIS: A Multi-Layered Framework for Automated LLM Safety Diagnosis through Adversarial Red-Teaming and Statistical Risk Analysis
8개 LLM 모델에 대한 7가지 공격 알고리즘 평가 결과, 모든 모델이 취약하며 기본 방어율은 38.1%에 불과함을 밝힌 통합 안전성 진단 프레임워크
red teamingLLM safetySABER
AEGIS-WP-2026-001백서
Building Safe and Compliant Enterprise LLM Deployments
거버넌스, 보안, 규제 준수, 운영 준비도를 포괄하는 기업용 LLM 안전 배포 백서
governancecomplianceenterprise AI
AEGIS-TR-2026-002기술 보고서
AEGINEL Guard: Multilingual AI Prompt Security Classifier for Browser Extensions
브라우저 확장 환경에서 실시간으로 AI 프롬프트 보안 위협을 탐지하는 경량 다국어 분류기 개발 연구
prompt-securityguardrailmultilingual
AEGIS-TR-2026-003기술 보고서
TruthAnchor: A Multi-Layer Defense Framework for Hallucination Mitigation in Financial Domain LLMs
한국 금융 서비스를 위한 4계층 할루시네이션 방어 프레임워크 — 탐지율 97%+, RAG 정확도 98%+, p95 응답 지연 200ms 이내 달성
hallucinationfinancial-AIRAG
AEGIS-TR-2026-001기술 보고서
Reducing Hallucinations in Enterprise AI Systems
미션 크리티컬 도메인에서 LLM 환각률을 3% 미만으로 줄이기 위한 4계층 방어 아키텍처
hallucinationTruthAnchorRAG
출판물 유형
다양한 대상과 용도를 지원하기 위해 여러 형태의 연구를 출판합니다.
📄
연구 논문
기술적 깊이와 방법론적 기여
📊
기술 보고서
실용적 구현 인사이트와 가이드
📈
벤치마크 보고서
비교 평가 및 측정
📑
백서
의사결정자를 위한 전략적·운영적 가이드
🏢
사례 연구
실제 배포 사례와 적용 결과
📋
경영진 브리프
파트너 및 이해관계자를 위한 간결한 요약
연구 원칙
1
추상적 주장보다 실제 세계 관련성
2
무제한 자율성보다 검증, 제어, 책임
3
고립된 벤치마크 성능보다 실제 배포 준비
4
과장된 마케팅보다 증거, 투명성, 한계
5
기술, 운영, 정책, 제품화에 연결되는 연구