자율 LLM 에이전트가 고위험 영역으로 빠르게 확산되고 있지만, 기존 에이전트 보안 연구는 도메인에 무관하게 이뤄져 고위험 환경 특유의 공격 표면을 놓치고 있다. 이 논문은 실제 자본에 직접 집행 권한을 가진 금융 트레이딩 에이전트를 사례로 삼아, 시장 변동(플래시 크래시 유사 시나리오 포함)에 대한 강건성과 정보원 공격·에이전트 공격·에이전트-공격자화 행동 세 유형의 보안 위협이라는 두 축으로 평가하는 프레임워크 FARSIGHT를 제안한다. 15개 대표적 학술 트레이딩 스킴에 적용한 결과 80%가 최소 하나의 핵심 강건성 지표에서 실패했고 100%가 보안 취약점을 드러냈다. 저자들은 작은 오판이 그 자체로 시장 전체 붕괴로 번질 수 있고, 공격자는 최소 비용으로 같은 붕괴를 의도적으로 유발할 수 있어 두 실패 유형이 서로 분리될 수 없다고 지적한다.
- •금융 트레이딩 에이전트에 특화된 강건성·보안 평가 프레임워크 FARSIGHT 제안
- •15개 대표 학술 스킴 평가에서 80%가 강건성 실패, 100%가 보안 취약점 노출
- •시장 변동 강건성과 공격 방어력이라는 두 축으로 통합 평가
- •작은 오판과 의도적 공격이 모두 시장 붕괴로 이어질 수 있다는 위험성 강조
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SoK: Trading Agents or Market Crashers? Dissecting Robustness and Security Failures in Academic Financial LLM Trading Schemes
- 1.고위험 금융거래 에이전트를 겨냥해 시장변동성 강건성과 3가지 공격유형 보안을 함께 평가하는 프레임워크 'FARSIGHT' 제시
- 2.15개 대표 학계 금융LLM 트레이딩 스킴 평가 결과, 80%가 핵심 강건성 지표를 최소 1개 이상 통과하지 못함
- 3.평가 대상 전체(100%)가 보안 취약점을 노출, 실제 자본 집행 권한을 가진 에이전트의 위험성 확인
- 4.소규모 판단 오류가 단독으로 시장 붕괴로 번질 수 있고, 공격자는 최소비용으로 동일 붕괴를 의도적 유발 가능
왜 중요한가?
실제 자본에 대한 직접 집행권을 가진 금융 LLM 에이전트가 강건성과 보안 모두에서 학계 스킴 대부분이 미흡하다는 것을 실증해, 자동화된 금융거래 에이전트의 실전 배치 전 안전성 검증 기준 마련이 시급함을 보여준다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2609.19705v1 Announce Type: new Abstract: Autonomous large language model (LLM) agents are moving rapidly into high-stakes domains, yet existing agentic-AI security studies remain largely domain-agnostic and overlook the distinctive, high-consequence attack surface such settings create. We examine this gap through financial trading agents, a representative case of high-stakes agentic security, where a single compromised agent has direct execution authority over real capital in an adversar
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