연구진은 자체 호스팅 AI 에이전트의 메모리 및 설정 파일 변조를 통한 '자가 상태 공격'을 분석했어요. 공격 유형을 4가지 축으로 정의하고, 방어·탐지·복구의 구조적 한계를 조사했어요. 실제 에이전트 활동 추적을 통해 공격 시나리오를 구현하고, 다양한 방어 전략의 효과를 검증했어요.
접근 제어, 워크로드 기반 탐지, 주기적 백업을 결합한 다층 방어 체계가 대부분의 공격을 막지만, OS 수준에서 구조적으로 구별 불가능한 공격 표면이 남아있다고 밝혔어요. 이는 OS 방어 방식의 재고 필요성을 시사하며, 새로운 연구 방향을 제시해요.
연구 결과는 자체 호스팅 AI 에이전트의 보안 취약점을 이해하고, 보다 효과적인 방어 전략을 개발하는 데 기여할 것으로 기대돼요.