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본 연구는 현대 에이전트 브라우저를 대상으로 기존 안티봇 방어 메커니즘을 체계적으로 평가하고, 에이전트의 동작을 추적하는 행동 지문 분석 프레임워크인 AgentShield를 소개했다. 연구를 통해 에이전트의 작업 완료 방해가 안전장치 완화 및 위험 행동을 유발하는 EPD 공격 기법을 발견했다.

본 연구는 생성형 AI 모델의 출처를 검증하기 위해, 임베딩 과정에 대한 영지식 증명(zero-knowledge proof)을 결합한 PP-Mark라는 워터마킹 프레임워크를 제안했다. 이 프레임워크는 표준 암호학적 가정 하에 위변조 불가능성을 형식적으로 증명했으며, 두 가지 잠재 확산 모델(latent-diffusion models)을 대상으로 블랙박스 위변조, 화이트박스 최적화, 재생 공격에 대한 저항성을 입증했다.

본 연구는 EIP-7702의 새로운 기능을 악용한 EERA 공격 모델을 최초로 분석하고, 거래 분석을 통해 이를 탐지하는 SweeperHunter 프레임워크를 제안했다. 이더리움 메인넷의 초기 10개월 데이터를 분석하여 4,668,209건의 악성 위임 및 20,443건의 공격 거래를 식별했으며, 관찰된 위임의 약 70%가 ETH 스위퍼 계약을 향하고 있음을 밝혔다.

본 연구는 동적 로직 잠금(Dynamic Logic Locking)에 키스트림 재사용 제한(keystream-bit reuse cap)을 통합하여 내부 경로에 키 게이트를 분산시킴으로써 구조적 우회 공격과 바운드된 SAT 공격에 대한 저항성을 높였다. 이 접근 방식은 가장 큰 벤치마크에서 공격자의 무지 기반 무차별 대입 탐색 공간을 $10^{45}$ 이상으로 증가시켰다.

본 연구는 LLM 에이전트의 메모리 관리 실패 유형인 정보의 구식화와 메모리 오염을 정형화하고, 이를 모두 처리하는 견고성 측정 지표인 ECA를 도입했다. 연구진은 단일 대화 기반의 공격 및 변경 시나리오를 통해 메모리 관리자를 미세 조정하여 비정형화된 관리자에 비해 전반적인 ECA 점수를 두 배 이상 향상시켰다.