PolicyGuard는 AI 코딩 에이전트에 입력되는 자연어 프롬프트에서 자격증명, 개인식별정보(PII), 기밀 비즈니스 데이터를 걸러내는 정책 기반 데이터유출방지(DLP) 프레임워크다. 정규식이나 모델 재학습 없이, 비개발자가 평문 정책 문서만 편집해 차단 기준을 정의하는 '정책-as-프롬프트' 방식을 제안한다. 2,000개 다국어 프롬프트 실험에서 927개 고정 테스트셋 기준 96.5%의 효과적 차단율과 3.0%의 오탐률을 기록했고, 217개 숨겨진 홀드아웃에서는 100% 정확도를 달성했으며, 동일 정책을 네 가지 LLM에 수정 없이 적용해도 86.4~96.5%의 차단율을 유지했다. 다만 이 논문은 기관 심사 절차 완료 전에 제출돼 저자들에 의해 철회됐으며, 심사 완료 후 재제출될 예정이다.

• •정규식·모델 재학습 없이 평문 정책 문서로 DLP 기준을 정의하는 '정책-as-프롬프트' 제안
• •927개 고정 테스트셋에서 96.5% 차단율, 오탐률 3.0%
• •217개 숨겨진 홀드아웃에서 100% 정확도 달성
• •동일 정책을 4개 LLM에 그대로 적용해도 86.4~96.5% 차단율 유지
• •논문은 기관 심사 미완료로 저자 자진 철회, 심사 후 재제출 예정