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TRiSM for Agentic AI: A Review of Trust, Risk, and Security Management in LLM-based Agentic Multi-Agent Systems

Created by
  • Haebom

저자

Shaina Raza, Ranjan Sapkota, Manoj Karkee, Christos Emmanouilidis

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 에이전트 다중 에이전트 시스템(AMAS)에서 신뢰, 위험, 보안 관리(TRiSM)에 대한 구조적 분석을 제시합니다. 전통적인 AI 에이전트와의 구조적 차이점을 강조하며 에이전트 AI의 개념적 기반을 조사하고, 설명 가능성, ModelOps, 보안, 개인 정보 보호 및 거버넌스라는 네 가지 핵심 기둥을 중심으로 에이전트 AI를 위한 AI TRiSM 프레임워크를 적용 및 확장합니다. 에이전트 AI의 고유한 위협과 취약성(협업 실패부터 프롬프트 기반 적대적 조작까지)을 포착하기 위한 새로운 위험 분류 체계를 제안하고, 에이전트 AI 작업의 실질적인 평가를 지원하기 위해 구성 요소 시너지 점수(CSS)와 도구 활용 효율성(TUE)이라는 두 가지 새로운 지표를 도입합니다. 또한 에이전트 AI의 설명 가능성을 향상시키는 전략과 암호화, 적대적 강건성, 규제 준수를 통한 보안 및 개인 정보 보호 강화 방안을 논의합니다. 마지막으로, 안전하고 투명하며 책임감 있는 운영을 위해 신흥 시스템을 TRiSM 원칙에 맞추기 위한 중요한 방향을 제시하는 에이전트 AI의 책임감 있는 개발 및 배포를 위한 연구 로드맵을 제시합니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM 기반 AMAS의 TRiSM에 대한 체계적인 분석 프레임워크 제공
에이전트 AI의 고유한 위험을 포착하는 새로운 위험 분류 체계 제시
에이전트 간 협업 품질과 도구 활용 효율성을 측정하는 새로운 지표(CSS, TUE) 제안
에이전트 AI의 설명 가능성, 보안 및 개인 정보 보호 향상을 위한 전략 제시
책임감 있는 에이전트 AI 개발 및 배포를 위한 연구 로드맵 제시
한계점:
제시된 지표(CSS, TUE)의 실제 적용 가능성 및 범용성에 대한 추가 연구 필요
다양한 에이전트 AI 시스템에 대한 일반화 가능성 검증 필요
제시된 TRiSM 프레임워크의 실제 적용 및 효과에 대한 실증 연구 필요
급변하는 에이전트 AI 기술 발전에 대한 지속적인 업데이트 및 수정 필요
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