AI 에이전트 벤치마크에서 보상 해킹 문제를 체계적으로 탐지하고 수정하는 BenchJack 자동화 레드팀 시스템을 소개합니다. 과거 사례로부터 8가지 결함 패턴 분류체계를 도출하고 10개 인기 벤치마크에 적용한 결과, 실제 태스크를 해결하지 않고도 완벽한 점수를 얻는 219개 결함을 발견했습니다. 생성적 적대 파이프라인으로 WebArena·OSWorld 등 4개 벤치마크에서 해킹 가능 태스크 비율을 100%에서 10% 미만으로 3회 반복 내에 감소시켰습니다.
- •BenchJack은 AI 에이전트 벤치마크의 보상 해킹 취약점을 자동 탐지·수정하는 시스템
- •10개 벤치마크에서 219개 결함 발견, 실제 태스크 해결 없이 완벽 점수 가능
- •8가지 결함 패턴 분류체계와 에이전트 평가 설계 체크리스트 제공
- •생성적 적대 파이프라인으로 WebArena·OSWorld 등 4개 벤치마크를 3회 내 완전 패치
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Do Androids Dream of Breaking the Game? Systematically Auditing AI Agent Benchmarks with BenchJack
- 1.에이전트 벤치마크의 보상 해킹 취약점을 자동 발굴하는 BenchJack 레드팀 시스템 제안
- 2.8가지 반복 결함 패턴 분류와 Agent-Eval 체크리스트로 벤치마크 설계 가이드 제공
- 3.10개 주요 벤치마크에서 과제 미해결 상태로 완벽 점수 달성하는 219개 결함 발견
- 4.반복 생성-적대 파이프라인으로 벤치마크 해킹 가능 과제 비율 100%→10% 미만으로 축소
왜 중요한가?
AI 평가의 신뢰성을 위협하는 보상 해킹을 체계적으로 탐지·패치하는 도구를 제시해, 프론티어 모델 역량 측정의 공정성과 보안성을 근본적으로 개선한다.
본문 미리보기
arXiv:2605.12673v1 Announce Type: new Abstract: Agent benchmarks have become the de facto measure of frontier AI competence, guiding model selection, investment, and deployment. However, reward hacking, where agents maximize a score without performing the intended task, emerges spontaneously in frontier models without overfitting. We argue that benchmarks must be secure by design. From past incidents of reward hacks, we derive a taxonomy of eight recurring flaw patterns and compile them into th
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