이 논문은 LLM 에이전트의 런타임 보안 방어를 수작업 설계에서 자율 진화 과정으로 전환하는 프레임워크 HARD(하네스 기반 자율 런타임 방어 진화)를 제안한다. 먼저 하네스 수준에서 런타임 방어를 정식화해 기존의 개입 메커니즘들을 통일된 관점으로 정리했다. 이를 바탕으로 HARD는 적절한 개입 전략을 자동으로 식별하고, 관찰된 실패 흔적을 바탕으로 방어 산출물을 반복적으로 개선한다. 광범위한 실험 결과 HARD는 정상 작업 성능을 유지하면서도 기존 수작업 방어보다 보안 성능을 향상시켰으며, 이는 배포된 LLM 에이전트 보호를 위한 새로운 패러다임으로서 자율 방어 진화의 가능성을 보여준다.

• •LLM 에이전트 런타임 방어를 수작업 대신 자율 진화 과정으로 전환하는 HARD 프레임워크 제안
• •하니스 수준에서 런타임 방어를 정식화해 기존 개입 메컬니즘을 통일된 관점으로 정리
• •관찰된 실패 흔적을 바탕으로 개입 전략을 자동 식별·반복 개선
• •실험 결과 정상 작업 성능 유지하면서 기존 수작업 방어보다 보안 성능 향상