연구진은 지속적인 AI 에이전트의 보안 취약점을 해결하기 위해 TokenWall이라는 런타임 방어 프레임워크를 제안했어요.
TokenWall은 에이전트의 토큰 흐름을 감시하여 위험한 의미 흐름을 차단하고, 에이전트의 메모리 업데이트, 도구 인자, 파일 검색 등에서 발생할 수 있는 보안 위협을 줄여요.
CIK-Bench 실험 결과, TokenWall은 공격 성공률을 12.5%로 낮추고, 무해한 실행률은 97.4%로 유지하며, 0.69초의 추가 지연만 발생시켜 실용적인 보안-효율 균형을 달성했어요.