산업 인프라의 사이버 방어를 위해 LLM 플래너(Gemini 2.5 Flash-Lite)와 시계열 파운데이션 모델 TimesFM을 결합한 뉴로-에이전틱 제어 프레임워크를 제안한 연구다. 핵심은 '반사실적 물리 주입(Counterfactual Physics Injection)' 메커니즘으로, LLM이 제안한 개입을 실제 실행 전에 파운데이션 모델의 수치 잠재 공간에서 시뮬레이션해 환각이거나 물리적으로 불가능한 행동을 거부한다. 수처리 보안 데이터셋 SWaT의 확률적 공격 시나리오 평가에서 임계값 이하 침해 5건(33.3%)을 방지해 LSTM(26.7%)·TCN(13.3%)을 앞섰고, 물리적으로 무효한 행동 실행은 0건이었다. 파운데이션 모델을 결정론적 '파수꾼(Sentinel)'으로 활용해 핵심 인프라에서 에이전틱 AI를 안전하게 운용하는 설계를 보여준다.

• •LLM 플래너와 시계열 파운데이션 모델 TimesFM을 결합한 폐루프 방어 아키텍처
• •반사실적 물리 주입: LLM 제안 행동을 실행 전 잠재 공간에서 시뮬레이션해 환각·위험 행동 거부
• •SWaT 데이터셋에서 침해 방지율 33.3%로 LSTM(26.7%)·TCN(13.3%) 능가
• •물리적으로 무효한(환각) 행동 실행 0건 달성