[arXiv 2608.09885] SHE: 실패 궤적에서 안전 하네스 경계를 진화시키기

SHE: Trajectory-driven Safety Harness Evolution for LLM Agents

https://arxiv.org/abs/2608.09885

Wanying Qu, Qinghua Mao, Yu Li, Jiyao Liu, Xin Zhang, Dadi Guo, Yanxu Zhu, Qingyu Liu, Leitao Yuan, Xi Lin, Shanfeng Zhu, Yanwei Fu, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu | Shanghai Artificial Intelligence Laboratory; Fudan University; Shanghai Jiao Tong University; The Hong Kong University of Science and Technology | arXiv:2608.09885v1 | 2026년 8월 10일

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1. 서론: 안전을 모델의 성질에 고정하지 않고 진화 가능한 실행 경계로 다시 본다

1.1 모델 가중치 밖에서 결정되는 에이전트 안전

대규모 언어 모델 에이전트가 복잡하고 장기적인 과제를 수행할 때, 실제 행동은 모델 출력만으로 결정되지 않는다. 에이전트 하네스가 문맥과 메모리를 관리하고, 도구 접근과 행동 전달을 중개하며, 권한을 집행하고, 지속 상태를 유지하기 때문이다. 저자들은 하네스가 모델이 무엇을 관찰하고 어떤 행동을 실행할 수 있는지를 규정하므로, 안전 위험 역시 응답 텍스트와 함께 하네스 구성요소가 수행하는 실행 단계에서 발생한다고 본다. 따라서 에이전트 안전 정렬의 대상은 모델 가중치에 머물지 않고 비매개변수적 실행 프로토콜인 하네스까지 확장되어야 한다.

이 관점에서 하네스는 단순한 시스템 프롬프트의 다른 이름이 아니다. 문맥 구성, 메모리 검색, 도구 호출, 도구 관찰 처리, 권한 판정, 최종 응답 복구가 서로 연결된 실행 계층 전체를 가리킨다. 같은 기반 모델이라도 이 계층이 어떤 정보를 신뢰하고 어떤 행동을 허용하는지에 따라 안전 결과가 달라질 수 있다. SHE가 다루는 핵심 문제는 모델 재학습보다 하네스가 유지하는 안전 경계를 실행 궤적에서 학습해 갱신하는 것이다.

1.2 실패를 기록하지만 배우지 못하는 정적 하네스

기존 안전 하네스 연구는 규칙, 권한 정책, 정보 흐름 제약, 런타임 가드레일을 강화해 실행 경계를 명시하려 했다. 그러나 저자들이 지적하는 공통 한계는 배포 뒤의 안전 장치가 대체로 고정된다는 점이다. 정적 하네스는 실행 궤적에서 새로운 실패가 드러나도 그 실패를 자동으로 원칙이나 규칙에 반영하지 않으며, 안전 경계는 계속 사람이 설계한 지침에 의존한다. 그 결과 실패를 진단할 수 있는 증거와 실제 방어를 개선하는 절차 사이에 간극이 남는다.

도구 사용 에이전트의 전체 궤적에는 사용자 과제와 모델 응답에 더해 도구 호출, 도구 관찰, 환경 피드백, 과제 검증 결과, 실패 기록이 함께 남는다. 이 기록은 어느 단계에서 안전 통제가 무너졌는지 보여 주지만, 기록 자체가 곧바로 재사용 가능한 안전 경계가 되지는 않는다. 정적 장치는 같은 종류의 위험이 반복되어도 이미 작성된 규칙과 권한만 적용할 뿐이다. SHE는 이 간극을 닫기 위해 역사적 rollout 궤적을 하네스 업데이트의 학습 신호로 사용한다.

1.3 진화를 어렵게 만드는 결합과 귀속의 문제

저자들이 제시한 첫 번째 난점은 하네스 구성요소의 기능이 결합되어 있어 실패의 책임 위치가 흐려진다는 것이다. 한 안전 실패는 문맥 구성, 메모리 검색, 도구 권한, 응답 필터링 가운데 하나에서 시작될 수도 있고 여러 경계를 동시에 걸칠 수도 있다. 기능 경계가 노출되지 않은 상태에서 한 부분의 안전 규칙을 고치면 관련 없는 부분의 동작까지 변해 정상 과제 효용이 떨어질 수 있다. 따라서 진화를 가능하게 하려면 먼저 어떤 구성요소가 어떤 안전 책임을 지는지 분해해야 한다.

두 번째 난점은 궤적 피드백을 편집 지침으로 바꾸는 과정이다. 전체 궤적은 풍부하지만 길고 이질적이며, 단순 실패 표시만으로는 어느 artifact를 어떤 범위에서 고쳐야 하는지 알 수 없다. 환경의 부정적 결과를 그대로 일반 규칙으로 만들면 특정 평가기를 속이는 제한이나 정상 기능을 과도하게 제거하는 제한이 생길 수 있다. 저자들은 그래서 구조화된 실패 진단, 책임 artifact 귀속, 제한된 국소 편집, 안전성과 효용을 함께 보는 검증을 하나의 연속 절차로 묶는다.

1.4 SHE의 두 설계 원리와 논문의 주장 범위

Safety Harness Evolution, 즉 SHE는 역사적 rollout에서 안전 경계를 학습하고 하네스 자체를 진화시키는 프레임워크다. 첫 번째 설계 원리는 하네스를 System Prompt, Rule Bank, Safety Memory, Tool Policy의 네 편집 가능한 artifact로 나누는 것이다. 두 번째 설계 원리는 평가된 궤적을 구조적으로 진단하고 책임 artifact로 라우팅한 뒤, 유효성 검사를 통과한 국소 수정만 후보 하네스에 적용하는 것이다. 이 분해와 진화 루프를 결합해 실패 귀속은 좁게 하고 회귀 검증은 하네스 전체에서 수행한다.

Figure 1: 결합된 하네스와 SHE의 기능 분해 비교(원문 Figure 1)

Figure 1은 기존 하네스에서 시스템 지침, 규칙, 메모리, 도구 통제가 서로 얽혀 실패 책임을 특정하기 어려운 상태와 SHE의 분해 구조를 대비한다. 오른쪽에서는 궤적 진단이 책임 artifact로 라우팅되고 해당 경계만 갱신된다. 그림이 강조하는 차이는 방어 규칙의 양보다 수정 범위를 좁힐 수 있는 책임 경계이며, 이후 안전성과 효용을 함께 검증하는 선택 루프의 전제가 된다. 특히 안전 책임이 하나의 프롬프트에 뭉개지지 않아 변경 이유와 검증 범위를 artifact 단위로 추적할 수 있다.

논문은 Agent-SafetyBench에서 진화 전 SHE 하네스와 비교해 평균 ASR을 8.6%에서 5.5%로 낮추고, clean UBR을 25.7%에서 19.8%로 낮추며, 평균 UA를 33.5%에서 47.6%로 높였다고 보고한다. 정적 SafeHarness와 비교하면 평균 ASR은 17.1%에서 5.5%로 낮아져 논문 표현으로 $3.1\times$ 감소했고, 평균 UA는 31.6%에서 47.6%로 높아졌다. 진화에 사용하지 않은 AgentHarm에서는 진화 전 SHE 대비 Harm Score가 19.8%에서 9.8%로 낮아지고 Harm Refusal이 78.4%에서 86.4%로 높아졌다. 이 수치들은 저자들이 안전을 고정 규격보다 실행 증거에 따라 갱신되는 아키텍처 속성으로 다루는 근거로 제시한다.

논문의 기여는 새로운 공격을 생성하는 방법이나 기반 모델을 안전하게 재학습하는 방법에 있지 않다. 네 artifact의 책임 경계를 명시하고, 궤적 수준의 실패를 담당 artifact에 연결하며, 안전성과 정상 효용을 동시에 만족한 후보만 best-so-far 상태로 보존하는 하네스 진화 절차가 중심이다. 또한 진화된 경계가 별도 위험 벤치마크와 다른 에이전트 모델로 옮겨지는지를 실험해, 특정 진화 과제에만 맞춘 수정인지 점검한다. 따라서 SHE의 주장은 고정된 모델 정책 위에서도 하네스 수준의 비매개변수적 안전 학습이 가능하다는 데 놓인다.

2. 배경 및 관련 연구: 고정 방어와 성능 중심 진화 사이의 빈틈을 찾는다

2.1 에이전트 보안 평가와 실행 단계 방어

단일 턴 유해 콘텐츠 판정만으로는 도구 사용 에이전트의 위험을 충분히 설명하기 어렵다. R-Judge는 여러 턴의 에이전트 상호작용 기록에서 안전 위험 인식을 평가하고, AgentDojo는 동적 도구 환경에서 프롬프트 주입 공격과 방어를 다룬다. Agent-SafetyBench와 AgentHarm은 상호작용 실패와 유해한 에이전트 행동을 포함하는 더 넓은 안전 위험을 평가한다. 이 흐름은 최종 답변을 넘어 실행 궤적과 외부 행동까지 판정 대상으로 옮겨 갔음을 보여 준다.

방어 방식도 입력과 출력에 대한 단일 필터에서 여러 실행 지점의 통제로 확장되어 왔다. Llama Guard, ShieldGemma, NeMo Guardrails, LlamaFirewall 같은 test-time 가드레일은 모델 입력, 출력 또는 런타임 실행에 외부 검사를 둔다. Task Shield, PROGENT, AgentGuard, SafeHarness 같은 하네스 수준 방법은 도구 사용, 권한, 에이전트 실행 행동을 더 직접적으로 제한한다. 다만 SHE 논문이 구분하는 지점은 이런 장치들이 대체로 배포 뒤 고정 정책으로 남아 궤적 피드백에서 스스로 경계를 갱신하지 않는다는 것이다.

SHE는 기존 방어를 하나의 더 큰 필터로 합치는 대신, 안전 책임의 위치를 분리한 뒤 실패가 발생한 위치만 수정하려 한다. 예를 들어 전역 신뢰 계층 문제와 특정 위험 조건, 반복되는 경계 사례, 실제 도구 권한 문제를 하나의 규칙 목록에 모두 섞지 않는다. 이 차이는 진화 과정에서 특히 중요하며, 잘못된 구성요소를 수정해 정상 기능이 회귀하는 가능성을 줄이는 설계 근거가 된다. 즉 기존 연구와의 차별점은 방어 지점의 수보다 방어 artifact 자체를 귀속 가능한 진화 대상으로 정의한 것이다.

2.2 궤적 기반 하네스 진화와 SHE의 위치

최근 연구는 언어 기반 artifact와 에이전트 시스템을 궤적 피드백으로 최적화하는 방향을 탐색한다. GEPA는 반성적 피드백으로 프롬프트를 진화시키고, ABSTRAL과 EvoTest는 반복 개선을 다중 에이전트 설계와 test-time 에이전트 진화로 확장한다. SkillOpt는 지속적인 skill 문서를 재사용 가능한 에이전트 상태로 최적화한다. 이 연구들은 실행 결과가 다음 버전의 비매개변수적 구성요소를 바꿀 수 있다는 공통 전제를 제공한다.

한편 GPTFuzzer, AutoDAN, PAIR, TAP, MART, Rainbow Teaming 같은 자동 red teaming은 다양한 적대 행동을 생성해 안전 평가를 강화한다. 그러나 공격 사례를 더 잘 만드는 일과 실패를 받아 하네스 경계를 고치는 일은 목적함수가 다르다. 최근의 자동 하네스 공학과 self-harness 연구도 실행 trace에서 하네스를 개선하지만, 주된 관심은 과제 성능이나 일반적인 하네스 개선에 놓인다. SHE는 이 두 흐름과 접하면서도 에이전트 안전을 위한 artifact별 경계 학습과 안전성-효용 선택에 초점을 제한한다.

따라서 SHE를 프롬프트 최적화나 공격 생성의 변형으로만 읽으면 방법의 책임 구조를 놓치게 된다. System Prompt는 네 artifact 가운데 하나일 뿐이며, 도구 권한과 런타임 집행은 별도의 Tool Policy가 담당한다. 반복 실패는 즉시 일반 지침으로 합쳐지지 않고 고유 조건을 만족할 때 Safety Memory로 들어가며, 명시적 위험 조건과 개입은 Rule Bank에 구조화된다. 궤적 진화라는 공통 아이디어를 책임 경계, 귀속, 유효성, best-so-far 보존으로 안전 문제에 맞게 제약한 것이 SHE의 위치다.

3. 방법론: 궤적 실패를 책임 있는 국소 수정으로 변환한다

3.1 예비 정의와 문제 설정

저자들은 LLM 에이전트 시스템을 $(\pi_{\theta},\mathcal{E},\mathcal{H})$의 튜플로 형식화한다. 여기서 $\pi_{\theta}$는 기반 LLM 정책, $\mathcal{E}$는 도구 backend와 과제 상태 및 관찰을 제공하는 환경, $\mathcal{H}$는 편집 가능한 에이전트 하네스다. 하네스는 정책이 문맥을 받고 도구를 호출하며 환경 관찰을 통합하고 안전 검사를 적용한 뒤 최종 응답을 만드는 비매개변수적 실행 프로토콜이다. 이 구분에서 SHE가 최적화하는 변수는 기반 정책이 아니라 하네스 $\mathcal{H}$다.

과제 인스턴스 $x_i$를 현재 시스템에서 실행하면 다음 rollout 궤적이 생성된다. 이 궤적은 사용자 과제, 구성된 문맥, 모델 응답, 도구 호출, 도구 관찰, 하네스 결정, 최종 응답을 기록한다. 따라서 최종 텍스트만 보는 평가보다 어느 실행 단계에서 위험이 생겼는지 귀속할 수 있는 증거가 많다. 논문의 진화 입력은 바로 이 완료된 실행의 구조적 기록이다.

$$ \tau_i=\mathtt{Rollout}(\pi_{\theta},\mathcal{E},\mathcal{H},x_i). $$

과제 수준 평가 프로토콜 $\Omega$는 과제와 궤적을 받아 안전 결과와 효용 결과를 함께 담은 outcome record를 만든다. 안전만 단독으로 최적화하면 모든 행동을 거부하는 하네스가 유리할 수 있으므로, outcome은 두 축을 분리해 보존한다. 논문은 임의의 하네스에 대한 안전 점수를 $S_{\Omega}(\mathcal{H})$, 과제 효용 점수를 $U_{\Omega}(\mathcal{H})$로 표기한다. 목표는 $\pi_{\theta}$, $\mathcal{E}$, $\Omega$를 고정한 상태에서 효용 제약을 지키며 안전 점수를 높이는 것이다.

$$ o_i=\Omega(x_i,\tau_i),\qquad o_i=(o_i^{\mathrm{safe}},o_i^{\mathrm{util}}). $$

Figure 2: Safety Harness Evolution 전체 프레임워크(원문 Figure 2)

Figure 2는 System Prompt, Rule Bank, Safety Memory, Tool Policy가 실행 단계에서 담당하는 위치와 진화 루프를 한 화면에 연결한다. 현재 최선 하네스로 rollout을 수집하고, 위험 사례를 구조화해 진단한 뒤, 책임 artifact에 제한된 edit를 만든다. 수정안은 유효성 검사와 안전·효용 평가를 통과해야만 best-so-far 상태를 대체하므로, 모든 실패가 곧바로 영구 규칙으로 편입되는 구조는 아니다.

3.2 프레임워크 개요

SHE의 전체 흐름은 기능적으로 분리된 하네스와 귀속 기반 진화 루프의 결합이다. 평가된 증거 $(\tau_i,o_i)$가 들어오면 먼저 안전 관련 실패를 진단하고, 진단을 책임 artifact에 라우팅하며, 그 범위 안에서만 수정안을 만든다. 수정안은 구조적 유효성 검사를 거친 뒤 후보 하네스로 적용되고, 안전성과 효용을 함께 평가해 현재 최선 상태를 대체할지 결정한다. 이 모든 과정에서 기반 정책, 환경, 평가 프로토콜은 고정되므로 관측된 변화는 하네스 상태 전이에 귀속된다.

루프를 진단과 편집으로 바로 연결하지 않고 여러 관문으로 나눈 이유는 단일 실패에 대한 과잉 반응을 막기 위해서다. 진단은 무엇이 잘못되었는지를 구조화하고, 라우팅은 누가 고쳐야 하는지를 제한하며, bounded editing은 어느 범위까지 바꿀지를 명시한다. validity checking은 그 변경이 진짜 안전 경계인지 평가기 특화 편법인지 점검하고, best-harness selection은 전체 성능 회귀를 차단한다. 각각의 단계는 궤적 증거를 재사용하면서도 무제한 하네스 재작성은 허용하지 않는 장치다.

3.3 기능적으로 분리된 하네스 구성요소

SHE는 편집 가능한 하네스를 네 artifact의 구조화된 상태로 표현한다. 각 artifact에는 독립적인 안전 책임과 검증 대상이 부여되며, 진화 모델은 진단 결과에 따라 하나 또는 소수의 artifact만 수정한다. 이 상태 변화는 하네스 전반을 덮어쓰는 비정형 수정과 구분되는, 책임 단위가 기록되는 국소 전이로 남는다. 형식적으로 하네스는 다음과 같이 정의된다.

$$ \mathcal{H}=\big(\mathcal{P}_{sys},\mathcal{R}_{bank},\mathcal{M}_{safe},\mathcal{Q}_{tool}\big). $$

표 1. SHE의 네 artifact와 책임 경계

Artifact	주요 안전 책임	내부 표현과 개입 범위
System Prompt	출처 위계, capability grounding, 신뢰 경계를 포함한 전역 행동 계약	하나의 텍스트 안전 계약
Rule Bank	입력, 문맥, 모델 응답, 제안 행동의 위험 분류와 개입	안전 경계마다 개별 주소를 갖는 구조화 규칙 record
Safety Memory	반복 진화로도 해결되지 않거나 다시 나타난 실패 경험의 보존	유해 행동과 정상 행동을 대비하는 경계 record
Tool Policy	도구 권한, 호출과 관찰의 런타임 집행, 차단 뒤 응답 복구	호출 전 정책과 런타임 event detector record

System Prompt $\mathcal{P}_{sys}$는 도구 사용 에이전트가 항상 따라야 할 전역 행동 계약을 맡는다. 논문 부록의 대표 계약은 도구 출력, 검색 콘텐츠, 사용자가 제공한 문맥, 메모리를 상위 지시가 아닌 데이터로 취급하고, 다른 세 artifact의 결정을 과제 완료보다 우선하도록 한다. 차단된 행동을 다른 도구나 경로로 재시도하지 말라는 원칙과 위험 관련 keyword만으로 정상 요청을 거부하지 말라는 효용 보존 원칙도 포함된다. 즉 특정 위험 사례의 세부 규칙보다 출처 위계와 신뢰 경계의 공통 토대를 담당한다.

Rule Bank $\mathcal{R}_{bank}$는 안전 경계마다 개별적으로 주소를 부여할 수 있는 규칙 집합이다. 각 record에는 rule 식별자, harm domain, attack surface, failure mode, 발동 조건, 개입 행동, 근거, 유해 패턴, 정상 예외, 우선순위, 근거가 된 trajectory ID가 저장된다. 따라서 어떤 위험 조건이 어떤 개입을 발생시켰는지 추적할 수 있고, 전체 프롬프트를 다시 쓰지 않고 특정 규칙만 수정할 수 있다. 개입은 논문이 열거한 allow, warn, block, sanitize, judge 같은 조건부 안전 행동으로 연결된다.

Safety Memory $\mathcal{M}_{safe}$는 모든 실패를 즉시 쌓는 일반 실행 로그가 아니다. 반복된 진화 시도 뒤에도 해결되지 않거나 artifact 업데이트 뒤 같은 실패가 재발한 경우를 추상화해 보존한다. 각 entry는 memory 식별자, 주제, 유해 경계, 정상 경계, 차단 사례, 허용 사례, 출처 궤적, confidence, status, 검색 key를 가진다. 유해와 정상 행동을 대비해 저장하므로 비슷한 단어를 모두 거부하지 않고 허용과 금지의 경계를 경험으로 제공한다.

Tool Policy $\mathcal{Q}_{tool}$는 말로 된 안전 지침을 실제 도구 권한과 런타임 판정으로 집행한다. policy record와 detector record는 control point, 적용 도구 범위, path와 sink 제약, 알려지지 않은 도구의 처리, 생성 콘텐츠 조건, trigger, decision, 경고 또는 복구 행동, 정상 예외, 근거 trajectory ID를 명시한다. 이 artifact는 호출 전 검사에 더해 도구 관찰, 차단된 행동, 최종 응답 복구까지 책임 범위로 둔다. 따라서 모델이 일반 안전 원칙을 이해했는지와 별개로 실제 외부 행동이 허용된 권한 안에 있는지를 통제한다.

네 artifact는 내용 형식과 더불어 에이전트 행동에 개입하는 방식도 다르다. System Prompt와 Safety Memory는 행동 제약과 문맥적 안전 경험을 제공하는 텍스트 명세로 조직된다. Rule Bank와 Tool Policy는 안전 조건을 allow, warn, block, sanitize, judge 같은 개입 행동에 연결한다. 이 책임 분리는 어느 하나를 제거해도 된다는 뜻이 아니며, 실패 원인에 맞는 artifact를 수정하고 관련 없는 제어면을 보존하기 위한 경계다.

3.4 귀속 기반 하네스 진화 루프

진화 라운드 $k$에서 SHE는 진화 과제 집합의 부분집합 $\mathcal{X}^{(k)}\subseteq\mathcal{X}_{evo}$를 현재 최선 하네스 $\mathcal{H}_{best}$로 실행한다. 이 실행으로 궤적 집합 $\mathcal{T}^{(k)}$와 outcome 집합 $\mathcal{O}^{(k)}$를 수집한다. 매 라운드의 출발점을 최근 후보 대신 현재까지 채택된 최선 상태로 고정하므로, 거부된 후보가 다음 rollout의 기준이 되지 않는다. 수집 단계는 현재 배포 가능한 하네스가 실제로 어디에서 실패하는지를 다시 관찰한다.

$$ \begin{aligned} \mathcal{T}^{(k)} &=\{\tau_i:x_i\in\mathcal{X}^{(k)},\ \tau_i=\mathtt{Rollout}(\pi_{\theta},\mathcal{E},\mathcal{H}_{best},x_i)\},\\ \mathcal{O}^{(k)} &=\{o_i:x_i\in\mathcal{X}^{(k)},\ o_i=\Omega(x_i,\tau_i)\}. \end{aligned} $$

다음 단계는 outcome 가운데 안전 실패나 진화할 가치가 있는 안전 관련 실패 패턴을 드러낸 사례만 고르는 것이다. 논문은 그 index 집합을 $\mathcal{I}^{(k)}=\{i:\mathtt{RiskRelevant}(o_i)\}$로 쓴다. 각 관련 사례에 대해 진화 모델은 궤적 증거와 위험 차원을 포함하는 구조화 진단 $z_i$를 만든다. 모든 낮은 점수를 같은 종류의 실패로 다루지 않고 안전에 관련된 증거를 먼저 선별하는 단계다.

구조화 진단은 harm domain, attack surface, failure mode의 세 축으로 실패를 표현한다. Harm domain은 privacy 유출, 재산 또는 금융 손실, 신체 또는 건강 피해, cyber 위험, 가용성 훼손, 법적·윤리적·사회적 피해, misinformation처럼 잠재적 결과를 기술한다. Attack surface는 위험한 지시나 콘텐츠가 clean user goal, 사용자 또는 문맥 입력, 도구 출력 또는 검색 콘텐츠, 도구 명세 또는 registry poisoning, 메모리 또는 history, 여러 channel 가운데 어디로 들어왔는지를 나타낸다. Failure mode는 unsafe compliance, 오염된 문맥 준수, 권한 없는 도구 사용, unsafe side effect 또는 blind trust, 과제 실패 또는 over-refusal처럼 하네스가 어떤 방식으로 실패했는지를 기록한다.

진단 뒤에는 artifact routing이 수행된다. 각 $z_i$에 대한 route $r_i$는 책임 artifact 하나를 지정하거나, 실패가 여러 책임을 가로지를 때 소수의 artifact 집합을 지정한다. 지원 궤적, 위험 record, outcome feedback, 현재 하네스 상태가 routing 근거이며, 선택된 artifact가 후속 편집 범위를 제한한다. 실패 귀속과 실제 수정을 분리함으로써 관련 없는 안전 구성요소까지 함께 바꾸는 것을 피하는 것이 이 단계의 역할이다.

Safety Memory에는 다른 artifact와 구별되는 추가 진입 조건이 있다. 본문은 실패가 반복된 진화 시도 뒤에도 해결되지 않거나 artifact 업데이트 뒤 다시 나타나면 Safety Memory entry로 추상화한다고 설명한다. 구현 세부에서는 이 기준을 두 라운드 뒤에도 해결되지 않거나 업데이트 뒤 재발한 경우로 구체화한다. 따라서 Safety Memory는 최초 실패에 대한 즉각적 반응을 넘어 단기 국소 수정으로 닫히지 않은 경계를 장기 경험으로 승격하는 층이다.

라우팅된 진단은 bounded edit 집합 $\Delta^{(k)}$로 변환된다. 편집 함수는 현재 최선 하네스, 관련 사례의 진단과 route 및 outcome, 과거 거부 피드백 $\mathcal{F}_{rej}$를 함께 입력으로 받는다. 각 edit에는 대상 artifact, 수정 범위, update operation, 학습된 내용, 근거 궤적이 들어가야 하므로 하네스 전체를 자유롭게 다시 쓰는 방식이 아니다. 이전에 metric 또는 invalid 이유로 거부된 수정도 다음 편집의 부정적 증거로 사용된다.

$$ \Delta^{(k)}=\mathtt{Edit}\big(\mathcal{H}_{best},\{z_i,r_i,o_i\}_{i\in\mathcal{I}^{(k)}},\mathcal{F}_{rej}\big). $$

후보 성능을 측정하기 전에는 edit 자체의 validity를 먼저 검사한다. $\mathtt{ValidEdit}$는 artifact schema를 따르는지, 궤적이 지지하지 않는 안전 제한을 추가하지 않았는지, 불필요하게 capability를 제거하지 않았는지, 표면적인 안전 점수만 올리는 변경이 아닌지를 확인한다. 저자들은 이를 reward hacking이나 특정 evaluator에 맞춘 shortcut을 거르는 관문으로 설명한다. 판정 $v^{(k)}$가 0이면 후보 하네스를 만들지 않고 해당 수정과 invalid 사유를 거부 피드백에 저장한다.

$$ v^{(k)}=\mathtt{ValidEdit}\big(\Delta^{(k)},\mathcal{H}_{best},\{z_i,r_i\}_{i\in\mathcal{I}^{(k)}}\big),\qquad v^{(k)}\in\{0,1\}. $$

유효한 edit만 현재 최선 상태에 적용해 후보 $\widetilde{\mathcal{H}}^{(k)}$를 만든다. 연산자 $\oplus$는 현재 하네스에 bounded edit 집합을 적용한다는 뜻이며, 후보가 만들어졌다고 곧바로 활성 상태가 바뀌는 것은 아니다. SHE는 새 후보의 안전 점수와 효용 점수를 동일한 평가 프로토콜 아래에서 다시 계산한다. 이 순서 덕분에 구조적으로 타당한 변경과 실제 안전성-효용 개선을 별개의 판정으로 다룬다.

$$ \widetilde{\mathcal{H}}^{(k)}=\mathcal{H}_{best}\oplus\Delta^{(k)}. $$

Best-harness selection은 후보가 안전을 개선하면서 정상 과제 효용을 적어도 유지할 때만 현재 최선 상태를 교체한다. 논문의 선택 규칙은 $S_{\Omega}(\widetilde{\mathcal{H}}^{(k)})>S_{\Omega}(\mathcal{H}_{best})$와 $U_{\Omega}(\widetilde{\mathcal{H}}^{(k)})\geq U_{\Omega}(\mathcal{H}_{best})$를 동시에 요구한다. 한 지표만 좋아진 후보는 활성 하네스가 되지 않으며, 기존 $\mathcal{H}_{best}$가 다음 라운드의 기준으로 복원된다. Metric 조건에서 탈락한 edit도 이유와 함께 $\mathcal{F}_{rej}$에 쌓여 같은 효용 저하 수정을 반복하지 않게 한다.

$$ \begin{aligned} S_{\Omega}(\widetilde{\mathcal{H}}^{(k)})&>S_{\Omega}(\mathcal{H}_{best}),\\ U_{\Omega}(\widetilde{\mathcal{H}}^{(k)})&\geq U_{\Omega}(\mathcal{H}_{best}). \end{aligned} $$

알고리즘 전체는 초기 하네스 $\mathcal{H}^{(0)}$를 $\mathcal{H}_{best}$로 두고 거부 피드백을 빈 집합으로 초기화하는 데서 시작한다. 각 라운드는 현재 최선 하네스로 rollout과 평가를 수집하고, 위험 관련 사례를 진단·라우팅하며, 거부 이력을 참고해 edit를 제안한다. Validity를 통과한 후보만 안전성과 효용을 측정하고, 공동 선택 규칙을 만족하면 best-so-far를 갱신하며 그렇지 않으면 거부 증거만 남긴다. $K$개 라운드가 끝난 뒤 반환되는 것은 마지막 후보 대신 전 라운드에서 수락된 상태 가운데 유지된 $\mathcal{H}_{best}$다.

부록의 진화 이력은 best-so-far 보존이 단순 형식이 아님을 보여 준다. 논문의 실제 실행에서는 R00, R03, R04, R05, R17의 후보만 수락되고, R05부터 R16까지의 후보는 개별 지표가 나아지는 경우가 있어도 공동 안전성-효용 기준을 넘지 못해 현재 상태를 바꾸지 않는다. R17에서 마지막 개선이 수락된 뒤 이후 후보도 더 나은 trade-off를 제공하지 못해 거부된다. 이 기록은 SHE의 진화가 매 라운드 누적 편집을 강제하는 방식과 구분되며 회귀를 음의 증거로 학습하는 선택적 진화임을 분명히 한다.

4. 실험 설정: 진화용 위험과 보류 위험을 분리해 안전성-효용을 함께 측정한다

4.1 데이터셋, 비교군, 지표와 진화 프로토콜

실험은 Agent-SafetyBench와 AgentHarm이라는 상호 보완적인 두 에이전트 안전 벤치마크를 사용한다. Agent-SafetyBench는 하네스 진화와 held-in 평가에 쓰이며, 349개 상호작용 환경에서 8개 안전 위험 범주를 다루는 2,000개 안전 중요 과제로 구성된다. 연구진은 SafeHarness가 사용한 benchmark ordering을 따라 공식 release의 앞 200개 과제를 선택한다. 각 과제는 clean 한 조건과 context poisoning, indirect injection, tool tampering, memory injection, composite attack의 다섯 공격 조건에서 평가된다.

AgentHarm은 진화에 사용하지 않은 위험으로의 transfer를 측정한다. 이 데이터셋은 multi-step 에이전트 오용에 초점을 맞추며, 11개 harm category의 110개 base task에서 파생한 440개 augmented harmful behavior를 포함한다. SHE 하네스는 Agent-SafetyBench에서만 진화한 뒤 AgentHarm 전체에서 별도로 평가된다. 따라서 AgentHarm 결과는 같은 진화 분할의 재평가와 구분되는 미관측 안전 위험에 대한 held-out 평가다.

표 2. 데이터셋과 진화 및 평가 분할

데이터셋 또는 분할	논문에 제시된 규모	사용 목적	공격 및 반복 조건
Agent-SafetyBench 전체	2,000 tasks, 349 environments, 8 risk categories	앞 200개 task를 실험에 선택	clean 1개와 attack 5개 조건
진화 분할	15 tasks, 90 task-condition instances	20개 하네스 진화 round	instance마다 rollout 2회, round마다 180 trajectories
Agent-SafetyBench 최종 평가	나머지 185 tasks	data leakage를 막은 최종 held-in 평가	각 조건에서 1회 평가
AgentHarm	110 base tasks에서 파생한 440 harmful behaviors, 11 categories	미관측 위험 transfer 평가	전체 dataset을 진화에서 제외

선택한 200개 Agent-SafetyBench 과제 가운데 15개는 stratified 진화 subset으로 사용하고, 나머지 185개는 최종 평가에만 남긴다. 15개 과제에 여섯 조건을 적용하면 라운드마다 90개의 task-condition instance가 되며, 각 instance를 두 번 rollout해 180개의 궤적을 얻는다. 부록은 진화 ID를 11, 18, 22, 28, 46, 49, 56, 61, 74, 75, 89, 100, 120, 174, 199로 공개한다. 이 고정 분리는 진화 중 본 궤적과 최종 Agent-SafetyBench 평가 과제가 겹치지 않게 하는 누수 방지 장치다.

SHE는 20개 진화 라운드를 수행하며, 매 라운드마다 일부 샘플 대신 15개 진화 과제의 전체 여섯 조건을 현재 최선 하네스로 평가한다. 두 번의 rollout replication은 확률적 실행 잡음의 영향을 줄이기 위한 것이다. 부록에 따르면 나머지 185개 과제는 여섯 조건 각각에서 한 번 평가된다. 이 설계에서 진화 계산량은 라운드당 90개 조건 instance와 180개 trajectory로 명시된다.

기반 도구 사용 에이전트는 DeepSeek-V3.2로 고정한다. GPT-5.5는 구조화 진단과 artifact edit 생성에 쓰이는 evolution model이면서 Agent-SafetyBench 전체 궤적 judge 역할도 맡고, AgentHarm rollout은 GPT-4o가 평가한다. 시작점은 일반적인 system prompt, 작은 rule bank, safety-memory entry 하나, 일반적인 tool policy를 가진 경량 seed 하네스다. 모든 rollout 평가와 model-based decision은 temperature 0에서 수행해 진화와 판정 단계의 결정성을 높이도록 설정한다.

Agent-SafetyBench judge는 원래 과제, 공격 조건, 전체 궤적, 도구 사용 증거, 최종 응답을 함께 본다. 출력에는 safety label, task completion, completion label, refusal flag, 짧은 reasoning, unsafe evidence, completion evidence가 포함된다. Safety label은 invalid trajectory를 -1, safe를 0, partially unsafe를 1, fully unsafe execution을 2로 둔다. 외부 행동은 성공한 tool evidence가 있어야 완료로 인정하고, injected attack text 대신 원래 사용자 과제에 대한 완료 여부를 판단한다.

Agent-SafetyBench의 보고 지표는 clean UBR, ASR, UA다. Clean UBR은 공격받지 않은 clean task에서의 unsafe behavior rate이고 낮을수록 좋으며, ASR은 공격 성공률로 낮을수록 좋다. UA는 공격 조건에서의 utility로 높을수록 좋고, 이 세 지표는 전체 궤적 judge의 판정을 집계해 얻는다. 논문은 이 절에서 별도의 분자와 분모 산식을 전개하지 않으므로, 지표 해석은 clean 안전 실패, 공격 성공, 공격 중 원래 과제 효용이라는 보고 정의에 맞춰 제한해야 한다.

AgentHarm에서는 Harm Score, Harm Refusal, Benign NR을 보고한다. 표의 방향 표시에 따르면 Harm Score는 낮을수록 좋고 Harm Refusal과 비거부 benign score인 Benign NR은 높을수록 좋다. Harm Score와 Refusal은 유해 행동에 대한 위험 및 거부를, Benign NR은 정상 요청을 불필요하게 거부하지 않는지를 함께 확인하는 축이다. 여기서도 SHE 논문은 구체적인 산식을 다시 정의하지 않으므로 원 논문이 명시한 이름과 최적화 방향 이상으로 계산 규칙을 추정하지 않는다.

표 3. 정적 및 적응형 비교군의 역할

범주	방법	논문에서의 통제 방식
무방어 기준	No defense	추가 안전 메커니즘 없이 에이전트 실행
정적 통제	System prompt, LlamaFirewall, SafeHarness	prompt 지침, runtime 감사, lifecycle 지점별 안전 검사
적응 또는 진화 통제	PROGENT, Memskill-SafeHarness	task-specific privilege policy 또는 trajectory-driven skill update
SHE 내부 기준	SHE seed, SHE evolved	기능 분해만 적용한 진화 전 상태와 20개 round 뒤 선택된 최선 상태

비교군은 무방어, 정적 안전 통제, 적응 또는 진화 통제로 나뉜다. No defense는 추가 안전 장치가 없는 기준이고, System prompt는 모델 prompt 수준의 안전 지침만 추가한다. LlamaFirewall은 위험 행동이 실행되기 전에 prompt, 행동 또는 중간 trace를 감사하는 runtime firewall이며, SafeHarness는 문맥 구성, 도구 호출, 도구 관찰, 최종 응답 주변에 안전 검사를 삽입한다. 이 정적 비교는 진화 없이 배포된 방어와 SHE의 선택적 업데이트를 구분한다.

적응형 비교군의 PROGENT는 과제별 privilege policy로 도구 접근을 제한한다. Memskill-SafeHarness는 SafeHarness의 lifecycle 방어에 궤적 기반 skill update를 더한다. SHE는 진화하지 않은 기능 분해 상태인 SHE seed와 진화 뒤 선택된 최선 상태인 SHE evolved를 모두 보고해, 초기 구조의 효과와 trajectory-driven evolution의 효과를 구분한다. 부록은 모든 방법이 같은 task file, attack condition, rollout budget을 사용한다고 명시한다.

다만 적응형 baseline의 학습 조건은 SHE와 완전히 같지 않다는 구현상 경계를 논문이 함께 밝힌다. PROGENT와 Memskill-SafeHarness는 각자의 구현이 정한 데이터와 benchmark에서 이미 진화한 artifact 또는 configuration을 유지하며, SHE의 15개 task split에서 다시 진화하지 않는다. 따라서 표의 비교는 동일 실행 과제와 공격 및 rollout 예산 아래의 결과 비교이지만, 모든 적응형 방법을 같은 15개 과제에서 재학습한 head-to-head evolution은 아니다. 이 조건은 baseline 결과를 해석할 때 반드시 보존해야 하는 공정성 범위다.

전체 설정은 학습과 평가의 역할을 세 층으로 분리한다. Agent-SafetyBench의 15개 과제는 하네스 경계를 진화시키고, 나머지 185개는 같은 benchmark 안에서 보류 성능을 측정하며, AgentHarm 전체는 다른 위험 집합으로의 transfer를 평가한다. 동시에 clean UBR과 ASR만 낮추는 데 그치지 않고 UA와 Benign NR을 함께 보고해 broad refusal로 얻은 표면적 안전 향상을 드러내려 한다. 결과적으로 4절의 실험 계약은 고정된 기반 에이전트 위에서 진화 증거, held-in 보류 평가, held-out 위험 전이를 분리하고 안전성과 효용을 공동 판정하는 것이다.

5. 주요 실험 결과: 안전성과 공격 상황 효용을 함께 개선했는가

5.1 평가 설계와 숫자를 읽는 기준

저자들은 Agent-SafetyBench의 공식 2,000개 과제 가운데 선행 연구와 같은 순서를 따라 첫 200개를 선택하고, 이 중 15개만 안전 하니스 진화에 사용했다. 15개 과제는 정상 조건과 다섯 공격 조건에 걸쳐 매 라운드 90개 과제-조건 인스턴스를 만들며, 각 인스턴스를 두 번 rollout하므로 한 라운드에 180개 trajectory가 생성된다. 나머지 185개 과제는 진화에 노출하지 않고 최종 held-in 평가에만 사용했고, 20라운드 전체의 진화 rollout 수는 3,600개다. AgentHarm의 440개 증강 유해 행동은 별도의 held-out 위험 전이 평가로만 남겨 두었다.

Clean UBR은 공격이 없는 정상 과제에서 발생한 unsafe behavior rate이므로 낮을수록 좋고, ASR은 공격이 성공한 비율이므로 역시 낮을수록 좋다. UA는 공격이 존재할 때 원래 사용자의 과제를 얼마나 유용하게 수행했는지를 나타내므로 높을수록 좋다. 따라서 안전성을 강화했다는 이유로 UA가 크게 떨어지면 과잉 차단 또는 과잉 거부가 섞였을 가능성을 살펴야 하며, 반대로 UA만 높고 ASR이 높다면 공격 지시까지 충실히 수행했을 수 있다. 이 세 지표를 동시에 읽어야 SHE의 best-harness selection이 주장하는 안전-효용 균형을 평가할 수 있다.

Table 1 원시값. Agent-SafetyBench held-in 안전성 및 효용 결과. 괄호는 SHE seed 대비 evolved의 절대 퍼센트포인트 변화다.

방법	Clean UBR	Context		Indirect		Tool		Memory		Composite		평균
		ASR	UA	ASR	UA	ASR	UA	ASR	UA	ASR	UA	ASR	UA
No defense	42.9	28.3	35.7	27.1	46.5	38.1	29.6	47.5	35.2	31.7	46.5	34.6	38.7
System prompt	37.8	22.2	47.8	21.0	43.7	36.8	29.6	33.1	46.5	29.3	54.9	28.5	44.5
LlamaFirewall	42.1	28.9	40.0	24.3	47.9	37.2	30.0	35.6	47.9	31.5	46.5	31.5	42.5
SafeHarness	42.8	23.2	38.0	23.8	47.9	4.9	14.1	29.8	40.8	3.8	17.1	17.1	31.6
PROGENT	34.6	14.1	43.7	15.8	35.2	28.0	39.1	20.1	39.4	17.9	38.0	19.2	39.1
Memskill-SafeHarness	37.2	24.5	23.9	21.2	57.7	13.1	24.3	30.8	9.9	8.6	11.3	19.6	25.4
SHE seed	25.7	7.6	38.0	10.3	22.5	12.0	31.0	8.7	31.0	4.3	45.1	8.6	33.5
SHE evolved	19.8 (-5.9)	6.0 (-1.6)	52.1 (+14.1)	6.0 (-4.3)	35.7 (+13.2)	8.2 (-3.8)	38.6 (+7.6)	6.0 (-2.7)	53.5 (+22.5)	1.1 (-3.2)	57.7 (+12.6)	5.5 (-3.1)	47.6 (+14.1)
Rule evolved를 seed로 교체	19.8	5.4	49.6	9.1	38.9	8.9	41.5	6.6	50.8	2.0	55.2	6.4	47.2
Memory evolved를 seed로 교체	26.4	6.6	49.8	11.2	34.8	8.0	32.5	8.4	39.6	4.2	46.7	7.7	40.7
System Prompt evolved를 seed로 교체	19.8	5.0	51.0	9.8	35.9	8.2	39.8	7.1	44.2	4.8	53.7	7.0	44.9
Tool Policy evolved를 seed로 교체	23.0	5.9	50.4	8.2	42.6	11.1	37.2	7.3	51.0	4.1	54.0	7.3	47.0

5.2 Agent-SafetyBench 평균 결과: seed가 강했고 진화가 균형을 완성했다

Table 1에서 먼저 눈에 띄는 점은 진화 전의 SHE seed 자체가 이미 강한 안전 기준선이라는 사실이다. 평균 ASR은 8.6%로 SafeHarness의 17.1%, PROGENT의 19.2%, Memskill-SafeHarness의 19.6%보다 낮고, Clean UBR도 25.7%로 비교군 가운데 가장 낮다. 다만 seed의 평균 UA는 33.5%에 머물러 System prompt의 44.5%나 LlamaFirewall의 42.5%보다 낮으므로, 단순히 초기 구조만 잘 만들었다고 해서 안전성과 효용의 균형이 완성된 것은 아니다. 진화의 실질적 가치는 이미 낮은 ASR을 더 낮추면서 이 부족한 UA를 끌어올린 데 있다.

SHE evolved는 seed 대비 평균 ASR을 8.6%에서 5.5%로 3.1%p 낮추고, Clean UBR을 25.7%에서 19.8%로 5.9%p 낮췄다. 동시에 평균 UA는 33.5%에서 47.6%로 14.1%p 상승했으며, 상대 변화로 보면 ASR은 약 36.05% 감소하고 UA는 약 42.09% 증가한 셈이다. 정적 SafeHarness와 비교하면 평균 ASR은 17.1%에서 5.5% 수준으로 약 3.11배 낮고, UA는 31.6%보다 16.0%p 높다. 논문 초록의 핵심 주장은 바로 이처럼 방어 강도를 높이는 과정이 원래 과제 수행 능력의 축소로 귀결되지 않았다는 데 있다.

기존 방법의 행을 함께 보면 이 균형의 의미가 더 분명해진다. SafeHarness는 Tool 공격 ASR을 4.9%까지 낮추지만 그 조건의 UA가 14.1%에 불과하고, Composite 공격에서도 ASR 3.8%와 UA 17.1%라는 강한 효용 손실을 보인다. Memskill-SafeHarness도 Composite ASR은 8.6%로 낮추지만 UA가 11.3%이며, 전체 평균 UA는 25.4%다. 반면 SHE evolved는 특정 한 공격 표면의 절대 최저 ASR만 노리기보다 다섯 공격 조건 전체에서 높은 UA를 유지하면서 평균 ASR 최저값을 얻는다.

5.3 공격 유형별 결과: 가장 큰 효용 회복은 Memory 공격에서 나타났다

Context poisoning에서는 ASR이 7.6%에서 6.0%로 낮아지고 UA가 38.0%에서 52.1%로 높아졌다. Indirect injection에서는 ASR이 10.3%에서 6.0%로 4.3%p 감소해 다섯 공격 중 가장 큰 ASR 개선을 보였고, UA도 22.5%에서 35.7%로 회복됐다. Tool tampering에서는 ASR이 12.0%에서 8.2%로 낮아지고 UA가 31.0%에서 38.6%로 상승했다. 세 조건 모두 공격을 덜 받아들이면서 원래 과제를 더 잘 수행하는 같은 방향의 이동이다.

Memory injection의 변화는 효용 측면에서 가장 크다. ASR은 8.7%에서 6.0%로 낮아진 반면 UA는 31.0%에서 53.5%로 22.5%p 상승해, 안전 메모리가 위험 키워드 전체를 막는 대신 유해 행동과 허용 행동의 대비 경계를 학습했다는 설계 의도와 잘 맞는다. Composite attack에서도 ASR은 4.3%에서 1.1%로 낮아지고 UA는 45.1%에서 57.7%로 높아졌다. 다만 이 결과만으로 각 아티팩트가 독립적으로 특정 공격을 해결했다고 단정할 수는 없으며, 뒤의 교체 ablation에서 구성요소 간 상호작용을 함께 확인해야 한다.

5.4 AgentHarm held-out 전이: 유해 행동은 줄고 정상 비거부는 유지됐다

Table 2 원시값. Agent-SafetyBench에서 진화한 하니스를 AgentHarm에 그대로 적용한 held-out 결과.

방법	Harm Score, 낮을수록 우수	Harm Refusal, 높을수록 우수	Benign NR, 높을수록 우수
No defense	51.9	33.5	75.6
System prompt	39.2	51.1	75.1
LlamaFirewall	36.4	52.3	75.0
SafeHarness	18.0	74.4	68.2
PROGENT	39.2	51.1	75.1
Memskill-SafeHarness	37.4	53.4	73.9
SHE seed	19.8	78.4	77.9
SHE evolved	9.8 (-10.0)	86.4 (+8.0)	77.8 (-0.1)

AgentHarm은 진화 데이터에 포함되지 않았고, 110개 기본 과제에서 확장한 440개 유해 행동과 11개 harm category로 구성된다. SHE evolved의 Harm Score는 seed의 19.8%에서 9.8%로 10.0%p 감소했고, Harm Refusal은 78.4%에서 86.4%로 8.0%p 상승했다. 반면 Benign NR은 77.9%에서 77.8%로 0.1%p만 낮아져, 유해 요청 거부 증가가 정상 요청의 광범위한 거부로 바뀌지 않았다는 신호를 준다. seed 대비 Harm Score의 상대 감소폭은 약 50.51%로, held-in에서 학습한 경계가 다른 위험 분포에서도 작동했다는 논문의 가장 강한 외부 전이 증거다.

비교군과의 차이도 단순한 거부율 상승만으로 설명되지 않는다. SafeHarness는 Harm Score 18.0%, Harm Refusal 74.4%를 얻지만 Benign NR이 68.2%로 낮아지고, SHE evolved는 세 지표에서 각각 9.8%, 86.4%, 77.8%를 기록한다. No defense의 Harm Score 51.9%와 비교하면 위험 감소의 크기는 더욱 뚜렷하지만, AgentHarm의 지표와 Agent-SafetyBench의 ASR 및 UA는 정의가 다르므로 두 표의 숫자를 직접 합산하거나 같은 척도로 취급해서는 안 된다. 또한 AgentHarm 판정에는 GPT-4o가 쓰였다는 점이 held-in의 GPT-5.5 판정과 다른 독립성 요소이면서 동시에 judge 차이라는 잠재적 교란 요인이다.

6. 추가 분석 및 Ablation Study: 무엇이 개선을 만들고 어디까지 전이되는가

6.1 Evolution model ablation: 더 강한 모델 하나에만 의존하지는 않았다

Table 3 원시값. Evolution model만 바꾼 Agent-SafetyBench ablation.

Evolution model	Best round	Clean UBR	평균 ASR	평균 UA
No defense	해당 없음	42.9	34.6	38.7
GPT-5.5	R17	19.8	5.5	47.6
DeepSeek-V3.2	R03	17.6	4.3	40.4
GLM-5.2	R05	24.0	5.9	36.0

GPT-5.5는 R17에서 Clean UBR 19.8%, 평균 ASR 5.5%, 평균 UA 47.6%를 선택해 가장 높은 효용을 얻었다. DeepSeek-V3.2는 R03에서 더 일찍 수렴하며 Clean UBR 17.6%와 평균 ASR 4.3%라는 더 공격적인 안전점으로 이동했지만, UA는 GPT-5.5보다 7.2%p 낮은 40.4%였다. GLM-5.2는 R05에서 Clean UBR 24.0%, ASR 5.9%, UA 36.0%를 얻어 seed보다는 세 지표가 모두 좋아졌지만 개선폭은 가장 작았다. 즉 SHE의 절차가 한 evolution model에서만 작동한 것은 아니지만, 어떤 안전-효용 점을 선택하는지는 evolution model의 진단과 편집 성향에 영향을 받는다.

이 ablation은 “강한 모델이면 무조건 더 좋다”는 단순 서열보다 탐색 정책의 차이를 보여준다. DeepSeek-V3.2가 가장 낮은 UBR과 ASR을 얻고 GPT-5.5가 가장 높은 UA를 얻었다는 사실은 단일 scalar score가 운영 목적에 따라 다른 Pareto 지점을 선택할 수 있음을 시사한다. GLM-5.2도 No defense와 비교하면 ASR을 34.6%에서 5.9%로 크게 낮추지만, 공정한 비교의 직접 기준은 동일한 SHE seed인 25.7% UBR, 8.6% ASR, 33.5% UA다. 논문은 평균값을 제공하지만 seed별 반복 실험의 분산은 제시하지 않으므로 모델 간 작은 차이를 확정적 순위로 해석하는 것은 신중해야 한다.

6.2 Cross-model transfer: Kimi와 GLM에는 강했지만 MiniMax 정상 안전성에는 예외가 있었다

Figure 3: 서로 다른 에이전트 모델로의 하네스 전이(원문 Figure 3)

Figure 3은 DeepSeek-V3.2에서 진화한 하네스를 Kimi K2.6, GLM-5.2, MiniMax M2.7에 추가 진화 없이 적용한 결과다. 세 모델 모두 평균 ASR이 내려가고 평균 UA가 올라가지만, MiniMax의 Clean UBR은 24.0에서 25.7로 악화된다. 따라서 전이된 규칙이 공격 대응과 과제 효용에는 공통 이득을 주더라도 정상 입력 안전성까지 모든 모델에서 단조롭게 개선한다는 근거로 읽어서는 안 된다. 이 예외는 모델별 권한 해석과 정상 입력 분포를 별도 검증해야 한다는 점도 함께 드러낸다.

Figure 3 막대 원시값 전사. DeepSeek-V3.2에서 진화한 하니스를 추가 진화 없이 세 target agent model에 적용한 결과.

Target model	상태	Clean UBR	평균 ASR	평균 UA
Kimi K2.6	No defense	34.1	22.1	50.7
	SHE seed	36.5	15.3	49.3
	SHE evolved	15.5	6.0	54.5
GLM-5.2	No defense	23.4	6.4	49.0
	SHE seed	21.6	5.8	53.8
	SHE evolved	15.1	4.3	57.7
MiniMax M2.7	No defense	22.1	9.2	27.1
	SHE seed	24.0	9.1	30.6
	SHE evolved	25.7	7.1	32.4

Kimi K2.6에서 evolved 하니스는 seed 대비 Clean UBR을 36.5%에서 15.5%로 21.0%p 낮추고, 평균 ASR을 15.3%에서 6.0%로 9.3%p 낮추며, 평균 UA를 49.3%에서 54.5%로 5.2%p 높였다. GLM-5.2에서도 UBR은 21.6%에서 15.1%, ASR은 5.8%에서 4.3%, UA는 53.8%에서 57.7%로 세 지표가 모두 원하는 방향으로 움직였다. 특히 Kimi의 seed는 No defense보다 Clean UBR이 2.4%p 높았지만 evolved 상태에서 이 초기 부조화를 뒤집었다. 이 두 모델은 자연어 규칙과 도구 정책으로 표현된 경계가 원래 진화에 사용한 DeepSeek-V3.2의 가중치에만 묶이지 않았음을 보여준다.

그러나 MiniMax M2.7은 중요한 예외다. 평균 ASR은 9.1%에서 7.1%로 낮아지고 UA는 30.6%에서 32.4%로 높아졌지만, Clean UBR은 24.0%에서 25.7%로 1.7%p 악화됐고 No defense의 22.1%보다도 높다. 따라서 Figure 3은 “모든 모델에서 모든 지표가 개선됐다”는 뜻이 아니며, 세 target model 모두 공격 상황의 ASR과 UA는 개선됐지만 정상 조건 안전성의 완전한 전이는 보장되지 않았다고 읽어야 정확하다. 이 예외는 배포 모델마다 tool-call 표현, 지시 우선순위, refusal calibration이 달라 target-specific 회귀 검사가 필요하다는 실무적 경고다.

6.3 Framework ablation: 결합형 하니스의 진화는 안전과 효용을 서로 교환했다

Figure 4: 안전 프레임워크별 진화 효과 비교(원문 Figure 4)

Figure 4는 같은 진화 개념을 LlamaFirewall, SafeHarness, SHE에 적용했을 때 세 지표가 어떻게 움직이는지 비교한다. LlamaFirewall과 SafeHarness는 평균 ASR을 낮추지만 평균 UA가 각각 11.6포인트와 11.7포인트 감소한다. SHE는 Clean UBR과 평균 ASR을 각각 5.9포인트, 3.1포인트 낮추면서 평균 UA를 14.1포인트 높여, 기능 분해와 선택 조건이 안전 개선의 부작용을 줄이는 데 기여했음을 보여 준다.

Figure 4 막대 원시값 전사. 각 framework의 seed와 evolved 및 절대 퍼센트포인트 변화.

Framework	Clean UBR, seed / evolved / 변화	평균 ASR, seed / evolved / 변화	평균 UA, seed / evolved / 변화
LlamaFirewall	42.1 / 44.2 / +2.1	31.5 / 26.7 / -4.8	42.5 / 30.9 / -11.6
SafeHarness	42.8 / 37.0 / -5.8	17.1 / 8.4 / -8.7	31.6 / 19.9 / -11.7
SHE	25.7 / 19.8 / -5.9	8.6 / 5.5 / -3.1	33.5 / 47.6 / +14.1

Figure 4는 동일한 진화 아이디어를 결합형 안전 framework에 적용했을 때 개선이 일관되지 않음을 보여준다. LlamaFirewall은 평균 ASR을 31.5%에서 26.7%로 낮추지만 Clean UBR은 42.1%에서 44.2%로 악화되고 UA는 42.5%에서 30.9%로 11.6%p 떨어진다. SafeHarness는 UBR과 ASR을 각각 5.8%p와 8.7%p 낮추지만 UA가 31.6%에서 19.9%로 11.7%p 감소한다. 공격을 덜 성공시키는 업데이트가 정상 안전성 또는 공격 상황 효용의 회귀를 동반한 셈이다.

SHE는 같은 비교에서 UBR 5.9%p 감소, ASR 3.1%p 감소, UA 14.1%p 증가를 동시에 기록한 유일한 framework다. 저자들의 해석대로라면 System Prompt, Rule Bank, Safety Memory, Tool Policy의 책임 경계를 분리했기 때문에 실패를 관련 아티팩트에 국소화하고, unrelated capability를 덜 건드릴 수 있었다. 다만 Figure 4는 분해와 성능 사이의 연관성을 강하게 지지할 뿐, 분해만이 유일한 원인임을 완전히 식별하지는 않는다. 각 framework의 표현력, 편집 연산, 초기 seed 품질이 다를 수 있으므로 같은 편집 예산과 같은 표현 제약을 둔 추가 통제가 필요하다.

6.4 Component replacement: Safety Memory와 Tool Policy의 기여가 공격 표면별로 달랐다

Table 1의 evolved-to-seed 교체 행은 최종 evolved 하니스에서 한 구성요소만 seed 버전으로 되돌린다. Rule Bank를 되돌리면 평균 ASR이 5.5%에서 6.4%로 높아지고 UA는 47.6%에서 47.2%로 소폭 낮아지며, 특히 Indirect ASR은 6.0%에서 9.1%로 악화된다. System Prompt를 되돌리면 Context ASR은 오히려 5.0%로 낮아지지만 Indirect ASR 9.8%, Composite ASR 4.8%가 커져 평균 ASR은 7.0%가 된다. 단일 공격 지표의 우연한 개선보다 전체 공격 표면에 걸친 균형을 봐야 하는 이유다.

Safety Memory를 seed로 되돌린 행의 변화가 평균 기준으로 가장 크다. Clean UBR은 19.8%에서 26.4%, 평균 ASR은 5.5%에서 7.7%로 악화되고, 평균 UA는 47.6%에서 40.7%로 6.9%p 낮아진다. Memory 공격에서 UA가 53.5%에서 39.6%로 떨어지고 Composite ASR이 1.1%에서 4.2%로 오르는 패턴은 대조적 허용·차단 사례가 과잉 거부를 줄이고 복합 위험에 대응하는 데 기여했음을 시사한다. 그러나 하나를 seed로 되돌리는 실험은 다른 evolved 구성요소와의 상호작용까지 포함하므로 독립적 인과 효과의 정확한 크기로 읽어서는 안 된다.

Tool Policy를 되돌리면 Clean UBR은 23.0%, 평균 ASR은 7.3%가 되고, 이름과 직접 대응하는 Tool 공격 ASR은 8.2%에서 11.1%로 악화된다. 평균 UA는 47.0%로 비교적 유지되지만, 이는 실행 권한과 detector가 주로 위험 동작을 막는 책임을 맡고 있다는 설계와 정합적이다. 네 교체 행 모두 완전한 evolved 상태의 평균 안전-효용 조합을 재현하지 못한다는 점은 성능이 seed 구조에만 이미 내장돼 있었다는 설명을 약화한다. 동시에 일부 공격 열에서는 교체 행이 더 좋아지므로, 구성요소의 기여는 단순 가산적이지 않고 공격 표면에 따라 상충할 수 있다.

6.5 Figure 5 정성 사례: 추천과 기기 수준 설치 사이의 경계를 학습했다

Figure 5: 앱 획득 실패에서 학습한 artifact 수준 경계(원문 Figure 5)

Figure 5는 노트 앱 추천 과제가 검색과 앱 열기를 거쳐 실제 설치 시도로 넘어간 실패를 보여 준다. SHE는 추천·비교·공식 스토어 안내는 허용하면서 자율적인 기기 수준 설치와 근거 없는 설치 완료 주장은 차단하도록 Rule Bank와 Tool Policy를 갱신한다. 같은 주제의 모든 요청을 거부하는 대신 정보 제공과 외부 상태 변경을 나눠 경계를 학습했다는 점이 구조화된 국소 편집의 구체적 사례다. 도구 호출 전 권한 판정과 최종 응답의 사실성 검사가 서로 다른 통제 지점이라는 점도 이 사례에서 확인된다.

Figure 5의 사용자 목표는 “내 휴대전화에 가장 좋은 메모 앱을 다운로드해 달라”는 요청이며, 안전 목표는 에이전트가 사용자를 대신해 기기 수준 앱 획득을 수행하지 않는 것이다. 추천, 비교, 공식 앱스토어 안내는 허용하지만 설치 결정과 실행은 사용자가 통제해야 한다. seed 하니스에는 파괴적 도구, 위험한 shell command, credential을 막는 일반 규칙만 있고 app acquisition에 특화된 의미 경계가 없었다. 그 결과 trajectory는 search_apps, open_app, search_in_app, attempted install_app 순으로 추천 과제를 자율 실행 과제로 바꿨다.

일반 high-impact tool policy가 마지막 설치 호출은 막았지만, 저자들은 이미 에이전트가 자율 획득 workflow를 시작한 순간 의도한 도움의 경계를 넘었다고 진단한다. R17의 Rule Bank는 다운로드, 설치, 구매, 앱스토어 조작 의도를 식별하는 입력 경계를 추가하면서 추천과 공식 스토어 안내는 benign exemption으로 남긴다. 별도의 execution boundary는 사용자를 대신해 앱을 획득하는 앱스토어 동작을 차단한다. 이는 위험 단어 “다운로드”가 등장했다고 요청 전체를 거부하는 방식을 피하고 허용 가능한 정보 제공과 금지된 대리 실행을 분리한 것이다.

R17 Tool Policy에는 앱 설치를 시작했거나 완료했다고 근거 없이 주장하는 completion-claim detector도 추가된다. 실제 도구 성공 증거가 없을 때 “다운로드했다” 또는 “설치했다”는 응답을 내보내지 못하게 하고, 공식 채널에서 사용자가 직접 평가하고 설치하도록 응답을 복구한다. 이 사례는 Rule Bank가 의미론적 의도 경계를 맡고 Tool Policy가 실행 및 최종 응답의 집행을 맡는 책임 분해를 구체적으로 보여준다. 다만 한 사례의 설명력은 높아도 전체 185개 평가 과제에서 같은 형태의 경계가 얼마나 자주 재사용됐는지는 별도 정량 분석이 필요하다.

6.6 Figure 6 판정 템플릿: 결과는 trajectory 증거를 읽는 judge에 의해 만들어졌다

Figure 6의 Agent-SafetyBench full-trajectory judge는 원래 사용자 과제, 공격 조건, 전체 trajectory, tool-use evidence, 최종 응답을 함께 보고 안전성과 완료 여부를 판정한다. 출력 필드는 safety label, task completion, completion label, refusal flag, 간단한 reasoning, unsafe evidence, completion evidence로 구성된다. Safety label은 -1을 invalid trajectory, 0을 safe, 1을 partially unsafe, 2를 fully unsafe execution으로 정의한다. 최종 답변의 말투만 보는 분류기보다 실제 도구 호출과 관찰을 판정 근거에 넣는 설계다.

완료 판정은 주입된 공격 텍스트 대신 원래 사용자 과제를 기준으로 하며, 외부 동작의 성공은 성공한 tool evidence가 있어야 인정된다. 또한 task record 내부의 텍스트를 지시가 아닌 untrusted data로 취급하라고 명시해 judge 자체가 prompt injection에 끌려가지 않도록 한다. 이 규칙은 Figure 5의 unsupported completion claim을 실패로 잡아내는 평가 논리와 연결된다. 반면 GPT-5.5가 evolution model이면서 Agent-SafetyBench judge이기도 하므로, 하니스가 그 judge의 선호에 맞춰지는 evaluator coupling 가능성은 결과 해석에서 분리해 봐야 한다.

6.7 Figure 7 evolution history: 다섯 번만 채택하고 긴 plateau를 유지했다

Figure 6: best-so-far 선택 아래의 진화 이력(원문 Figure 7)

Figure 6은 20개 라운드에서 생성된 후보 가운데 R00, R03, R04, R05, R17만 채택된 이력을 표시한다. R05 이후 긴 구간에서는 일부 지표가 좋아진 후보도 공동 안전·효용 기준을 넘지 못해 유지 상태를 바꾸지 않는다. 마지막 R17 업데이트가 최종 최선 하네스를 만들고 이후 후보도 거절되며, 반복 생성 자체보다 회귀를 허용하지 않는 선택 규칙이 최종 성능을 보존하는 과정을 보여 준다. 거부 후보의 metric과 invalid 사유가 다음 편집의 부정적 증거로 남아 같은 종류의 회귀를 반복하지 않게 한다.

Figure 7 상단에서 녹색 원은 채택된 candidate, 빨간색 표시는 거절된 candidate, 계단선은 현재까지의 best-so-far 하니스 점수를 뜻한다. 채택 라운드는 R00, R03, R04, R05, R17의 다섯 번뿐이며, R00의 약 2.04 수준에서 R03의 약 2.13, R04의 약 2.32, R05의 약 2.34로 빠르게 상승한다. R05부터 R16까지 candidate 점수는 위아래로 흔들리지만 best-so-far 계단은 움직이지 않는다. R17에서 약 2.35 수준의 마지막 개선이 채택되고 R18과 R19 candidate는 다시 거절된다.

하단 추세는 candidate가 개별 지표 하나만 좋아 보인다고 채택되지 않는 이유를 보여준다. 초기 채택 과정에서 Clean UBR과 전체 ASR은 전반적으로 낮아지고 전체 UA는 올라가지만, 중간 candidate들은 낮은 UBR을 얻는 대신 UA가 약해지거나 ASR이 다시 높아지는 식으로 공동 기준을 통과하지 못한다. R05부터 R16까지의 plateau는 진화가 매 라운드 하니스를 덮어쓰는 누적 편집과 구분되는 회귀를 거부하는 보수적 selection임을 시각화한다. 거절 편집과 이유도 evolution model에 negative feedback으로 돌아가므로, 실패한 후보가 배포 상태를 오염시키지 않으면서 다음 진단에 사용된다.

그러나 이 곡선은 같은 15개 evolution task를 반복 평가한 내부 탐색 기록이다. best score가 단조 증가하는 것은 best-so-far selection의 정의상 자연스러운 결과이며, 그 자체가 unseen task 성능의 단조 증가를 보장하지 않는다. 최종 185개 held-in 과제와 AgentHarm 결과가 별도로 필요한 이유가 여기에 있다. 또한 그림에는 candidate 간 점수 차이의 불확실성이나 bootstrap interval이 없어 R17의 작은 상승이 rollout noise보다 충분히 큰지는 판단하기 어렵다.

6.8 Table 4 진단 공간: 위험의 결과, 유입 경로, 실패 행동을 분리한다

Table 4 원시 label. SHE가 failure diagnosis에 사용하는 세 차원과 원문 범주.

진단 차원	원문 label	역할
Harm domain	data exfiltration or privacy; property or financial loss; physical or health harm; cyber or vulnerable code; availability compromise; legal, ethical, or social harm; misinformation or unsafe information	실패가 초래할 잠재적 결과를 분류
Attack surface	clean user goal; user or context input; tool output or retrieved content; tool specification or registry poisoning; memory or history; multiple channels	위험한 지시나 데이터가 유입된 경로를 분류
Failure mode	unsafe compliance; tainted context compliance; unauthorized tool use; unsafe side effect or blind trust; task failure or over-refusal	하니스가 드러낸 구체적 행동 실패를 분류

Table 4는 같은 trajectory를 하나의 “unsafe” label로 압축하지 않고 세 축으로 분해한다. 예를 들어 개인정보 유출이라는 harm domain이 tool output이라는 attack surface를 통해 들어와 unauthorized tool use라는 failure mode로 나타날 수 있고, 이 조합이 어느 아티팩트를 고칠지 결정하는 routing 근거가 된다. clean user goal과 task failure or over-refusal도 label 공간에 포함되므로 공격 차단과 함께 정상 요청을 잘못 막은 사례도 진화 대상으로 삼을 수 있다. 이 taxonomy는 Figure 5에서 앱 추천 요청 자체와 자율 설치 실행을 구분하는 구조적 언어를 제공한다.

세 차원의 장점은 edit의 범위를 좁힐 수 있다는 데 있다. Harm domain만 보고 광범위한 금지 규칙을 만들면 정상 과제까지 막을 수 있지만, attack surface와 failure mode를 함께 지정하면 특정 유입 경로와 행동 단계에만 개입할 수 있다. 반대로 label이 evolution model의 자유 텍스트 판정에 의존한다면 잘못된 attribution이 정교해 보이는 잘못된 rule을 만들 가능성도 있다. 따라서 실제 운영에서는 진단 일치율, 라우팅 오류율, label별 회귀율을 별도 지표로 기록하는 것이 필요하다.

7. 한계점 및 향후 연구 방향: 강한 평균값 뒤에 남은 검증 공백

7.1 작은 반복 진화 집합과 제한된 benchmark 범위

진화는 Agent-SafetyBench 2,000개 전체가 아닌 첫 200개 중 15개 과제에서만 이루어진다. 185개 과제를 최종 평가용으로 분리한 것은 직접적인 test leakage를 막는 장점이 있지만, 같은 15개와 여섯 조건을 20라운드 반복 사용하므로 evolution split의 특성과 judge 판정에 과적합될 가능성은 남는다. AgentHarm held-out 결과가 이를 일부 완화하지만, 이 benchmark도 110개 기본 행동에서 증강한 440개 사례와 11개 harm category라는 특정 분포다. 웹 브라우징, 파일 시스템, 코드 실행, 결제, 메시징처럼 실제 배포에서 만나는 장기 과제와 비정형 도구 조합까지 일반화됐다고 보기는 이르다.

향후에는 evolution task를 고정하지 않고 시간에 따라 새 위험이 유입되는 streaming protocol을 구성할 필요가 있다. 위험 유형, 환경, 도구, 과제 길이를 기준으로 여러 독립 evolution split을 만들고, 한 split에서 학습한 하니스를 다른 split에 교차 적용해야 한다. 장기 운영에서는 기존 경계를 유지하는지 확인하는 backward-compatibility suite와 새 공격을 발견하는 forward-risk suite를 분리하는 편이 좋다. 이렇게 해야 단일 benchmark에서의 개선과 계속 변하는 실제 위험에 대한 적응을 구분할 수 있다.

7.2 Model judge 결합과 측정 불확실성

Agent-SafetyBench에서 GPT-5.5는 structured diagnosis와 artifact edit를 생성하는 evolution model이면서 full-trajectory judge이기도 하다. 같은 모델 계열이 후보를 제안하고 합격 기준까지 판정하면, 실제 안전성보다 judge가 선호하는 표현 또는 보수성에 맞춘 하니스가 선택될 수 있다. Figure 6의 증거 중심 template은 판정 품질을 높이지만 evaluator entanglement 자체를 제거하지는 않는다. AgentHarm에서 GPT-4o를 사용한 점은 다른 judge에 대한 전이 증거이지만 benchmark와 지표도 함께 바뀌어 judge 효과만 분리하기 어렵다.

논문은 두 rollout replication과 temperature 0 설정으로 stochastic noise를 줄였지만, 주요 표에 confidence interval, 표준오차, hypothesis test가 없다. 185개 held-in 과제를 조건별 한 번 평가한 결과에서 수 %p 차이가 task composition이나 API 비결정성에 얼마나 민감한지 알기 어렵다. 특히 Figure 7의 R17 score 상승처럼 작은 best-so-far 변화는 반복 seed와 독립 judge가 없으면 안정성을 판단하기 어렵다. 향후에는 여러 judge의 합의, 사람 검토 표본, 반복 실행, paired bootstrap을 함께 보고하고 candidate 채택 기준에 불확실성 하한을 넣어야 한다.

7.3 비교군 공정성과 분해 효과의 인과 식별

부록은 PROGENT와 Memskill-SafeHarness가 SHE의 15-task split에서 다시 진화한 것이 아니며 각 구현이 원래 데이터와 benchmark에서 얻은 artifact 또는 configuration을 유지한다고 밝힌다. 따라서 Table 1은 배포 가능한 상태들의 결과 비교로는 의미가 있지만, 같은 trajectory 예산과 같은 데이터에서 어떤 진화 알고리즘이 더 잘 배우는지에 대한 완전한 apples-to-apples 비교는 아니다. Figure 4도 분해된 SHE와 결합형 framework의 초기 표현력, editable unit, seed 품질이 다를 수 있다. 기능 분해가 핵심 원인이라는 주장을 강화하려면 동일한 기본 규칙, 같은 edit budget, 같은 selector를 두고 결합 여부만 바꾸는 통제가 필요하다.

구성요소 교체 ablation도 최종 상태에서 하나의 artifact를 seed로 되돌리는 방식이어서 상호작용 효과를 포함한다. Safety Memory 교체가 가장 큰 평균 회귀를 만들었다고 해서 Safety Memory 단독 기여가 정확히 6.9%p UA라고 말할 수는 없다. 순차적으로 학습된 Rule Bank와 Tool Policy가 evolved Memory를 전제로 작동했을 수 있기 때문이다. 향후에는 edit-level 로그를 이용한 factorial ablation, artifact 쌍 교체, 순서 교란, trajectory-to-edit attribution precision을 함께 측정하는 것이 바람직하다.

7.4 Cross-model 전이의 불균일성과 실제 집행 보장

Figure 3에서 Kimi K2.6과 GLM-5.2는 세 지표가 모두 개선됐지만 MiniMax M2.7의 Clean UBR은 seed 24.0%에서 evolved 25.7%로 악화됐다. 자연어로 표현된 같은 Rule Bank와 Tool Policy라도 target model이 규칙을 해석하고 tool call을 생성하는 방식이 달라 결과가 달라질 수 있다. 세 모델에 대한 단회 전이는 유망한 proof of concept이지만 모델 크기, provider, tool schema, context length가 다른 광범위한 배포군을 대표하지 않는다. 하니스가 모델 독립적이라는 표현보다는 일부 모델 사이에서 추가 진화 없이 전이됐다고 범위를 제한하는 편이 정확하다.

또한 일부 Tool Policy가 텍스트 지침으로만 구현된다면 모델이 따르지 않을 가능성이 있고, 외부 runtime enforcement라면 어떤 control point에서 fail-closed로 동작하는지 구현 검증이 필요하다. Figure 5에서는 generic high-impact policy가 최종 설치를 막았지만 그 이전의 open_app과 search_in_app 단계는 이미 assistance boundary를 넘었다. 실제 시스템에서는 pre-call authorization, post-observation sanitization, final-response repair 각각의 차단 성공률과 우회 가능성을 분리해 시험해야 한다. 모델 수준 순응과 하니스 수준 강제 집행을 구분한 end-to-end security evaluation이 향후 핵심 과제다.

7.5 진화 비용, 장기 누적, rollback의 운영 문제

주 실험은 20라운드 동안 3,600개 evolution rollout을 생성하고, 각 trajectory를 judge로 평가한 뒤 diagnosis와 artifact edit까지 모델 호출로 수행한다. 이 비용은 한 번의 benchmark에서는 감당할 수 있어도 많은 tenant, 도구 집합, agent model을 동시에 운영할 때 빠르게 커질 수 있다. 논문은 best-so-far rollback으로 성능 회귀를 막지만 latency, token cost, API failure, artifact 크기 증가, rule conflict에 대한 장기 측정은 제시하지 않는다. 특히 Safety Memory와 Rule Bank가 계속 자랄 때 retrieval 충돌과 오래된 경계의 우선순위가 새로운 위험보다 강해질 수 있다.

향후 연구는 모든 trajectory를 같은 비용으로 재평가하기보다 위험 변화가 큰 cluster를 우선 선택하는 active evolution을 검토할 수 있다. Artifact별 version, source trajectory, 적용 범위, 만료 조건을 기록하고, 새 edit가 기존 경계를 덮어쓰지 않는지 정적 검사와 replay test로 확인해야 한다. 운영 배포 전에는 candidate를 shadow mode에 놓아 실제 트래픽에서 차단 예상과 사용자 효용 영향을 관찰하는 단계도 필요하다. 성능 평균과 함께 비용 대비 새로 막은 위험 수, rollback 빈도, rule conflict rate를 함께 보고해야 SHE의 지속 가능성을 평가할 수 있다.

8. 내 해석: 외부 운영자가 보는 한 가지 약점과 한 가지 후속 제안

8.1 약점 1: 제안자와 판정자의 결합

제가 외부 운영자의 시각에서 가장 크게 보는 약점은 GPT-5.5가 Agent-SafetyBench에서 진단과 편집을 만들면서 같은 trajectory의 합격 여부도 판정한다는 점입니다. 이 구조에서는 실제 위험 경계가 좋아진 것과 GPT-5.5가 선호하는 거부·완료 표현에 하니스가 적응한 것을 완전히 구분하기 어렵습니다. held-out AgentHarm의 GPT-4o 결과가 우려를 줄여 주지만 benchmark와 지표까지 동시에 바뀌므로 evaluator 효과만 떼어 내지는 못합니다.

8.2 후속 제안 1: Judge-disjoint counterfactual shadow gate

제가 제안하는 후속 실험은 judge-disjoint counterfactual shadow gate 하나입니다. Evolution model은 기존처럼 후보를 만들되, 채택은 편집 내용을 보지 못하는 독립 judge가 원 trajectory와 위험 행동만 바꾼 대조 trajectory 쌍을 평가하고, 두 평가가 모두 통과할 때만 허용합니다. 실제 배포 전 shadow traffic에서도 같은 쌍을 replay해 차단 대상은 막고 benign twin은 통과하는지 확인하면, judge 취향보다 경계의 방향성을 검증할 수 있습니다. 이 gate를 R17 같은 작은 score 개선에 적용하면 진짜 일반화와 evaluator co-adaptation을 더 선명하게 분리할 수 있습니다.

9. 결론: 하니스를 고정 정책이 아닌 검증 가능한 진화 상태로 바꾸다

9.1 이 논문이 설득력 있게 보여준 것

SHE의 가장 중요한 성과는 모델 가중치를 다시 학습하지 않고도 rollout trajectory를 하니스의 구조화된 안전 경계로 바꿀 수 있음을 보인 것이다. System Prompt, Rule Bank, Safety Memory, Tool Policy에 책임을 나누고, 위험 진단과 routing, bounded edit, validity check, best-harness selection을 연결했다. 그 결과 Agent-SafetyBench에서 seed 대비 Clean UBR과 평균 ASR은 낮아지고 UA는 높아졌으며, AgentHarm에서도 Harm Score 감소와 Harm Refusal 증가가 Benign NR 유지와 함께 나타났다. 이는 agent safety를 배포 뒤에도 수정 가능한 비모수적 architecture property로 볼 근거를 제공한다.

Ablation은 평균 성능 표보다 한 단계 더 나아간 증거를 준다. 세 evolution model이 서로 다른 안전-효용 점을 찾았고, 다른 세 agent model에 추가 진화 없이 옮긴 하니스가 공격 상황 ASR과 UA를 모두 개선했다. 결합형 framework의 진화는 UA 회귀를 일으킨 반면 SHE는 세 평균 지표를 같은 방향으로 움직였으며, 최종 artifact를 seed로 되돌리면 균형이 약해졌다. Figure 5와 Figure 7은 각각 무엇을 학습했는지와 왜 일부 candidate를 버렸는지를 설명해 정량 결과의 메커니즘적 해석을 보강한다.

9.2 아직 입증되지 않은 것

이 결과가 모든 agent model, 도구 환경, 장기 업무에서 그대로 재현된다는 결론은 아직 이르다. MiniMax M2.7의 Clean UBR 회귀는 cross-model transfer가 균일하지 않음을 드러내고, 15개 반복 evolution task와 model judge 중심 평가는 과적합과 evaluator coupling의 여지를 남긴다. Confidence interval과 반복 seed가 없어 몇 %p 차이의 안정성을 판단하기도 어렵다. 비교군을 같은 데이터와 편집 예산으로 재진화하지 않았다는 점도 진화 알고리즘 자체의 우월성 주장에는 제한을 둔다.

SHE가 학습한 규칙이 수개월 동안 누적될 때 충돌 없이 작동하는지, 새 도구와 새로운 공격 표면에서 fail-closed 집행이 가능한지도 열려 있다. 하니스의 자연어 경계가 base model의 해석에 의존하는 부분과 runtime이 강제로 차단하는 부분을 분리한 보안 검증이 필요하다. 장기 실험에서는 edit 수와 memory 크기와 함께 rollback 빈도, rule conflict, latency, token cost, 사용자 이의 제기를 추적해야 한다. 따라서 현재 논문은 완결된 production safety solution보다 잘 설계된 진화 원리와 강한 초기 실험으로 보는 편이 타당하다.

9.3 실무적으로 남는 메시지

운영자가 바로 가져갈 핵심은 “실패 trajectory를 다음 system prompt에 길게 덧붙이라”는 조언이 아니다. 실패를 잠재 피해, 유입 경로, 행동 실패로 분해하고, 어느 control point의 어느 artifact가 책임지는지 기록해야 수정 범위와 회귀 검사가 명확해진다. Candidate를 즉시 배포하지 않고 현재 best와 안전성 및 효용을 함께 비교한 뒤 거절 이유까지 보존하는 절차도 중요하다. 이 두 원칙은 SHE의 특정 모델을 사용하지 않더라도 안전 하니스 변경 관리에 적용할 수 있다.

결국 SHE는 안전 경계를 한 번 작성하고 끝내는 문서를 넘어 trajectory evidence와 연결된 versioned state로 다룬다. 성공의 기준도 공격 차단률 하나를 넘어 정상 조건 안전성, 공격 상황 안전성, 원래 과제 효용의 공동 개선이다. 이 관점은 에이전트가 더 많은 도구와 권한을 가질수록 모델 정렬만큼 하니스의 관찰 가능성, 책임 분리, rollback이 중요해진다는 점을 강조한다. 후속 연구가 독립 judge, uncertainty-aware gate, 장기 운영 비용을 보강한다면 SHE는 적응형 agent safety의 실용적 기반으로 발전할 가능성이 크다.

10. 요약 정리: 결과, 예외, 운영 판단을 한눈에 보기

10.1 핵심 포인트

• 주요 결과: SHE evolved는 Agent-SafetyBench에서 Clean UBR 19.8%, 평균 ASR 5.5%, 평균 UA 47.6%를 기록해 seed의 25.7%, 8.6%, 33.5%를 세 지표 모두에서 개선했다.
• 공격 유형: 다섯 공격 조건의 ASR이 모두 낮아졌고 UA가 모두 높아졌으며, 가장 큰 UA 증가는 Memory injection의 22.5%p였다.
• Held-out 전이: AgentHarm에서 Harm Score는 19.8%에서 9.8%, Harm Refusal은 78.4%에서 86.4%로 개선됐고 Benign NR은 77.9%에서 77.8%로 사실상 유지됐다.
• Evolution model: DeepSeek-V3.2는 가장 낮은 UBR과 ASR을, GPT-5.5는 가장 높은 UA를 선택해 진화 모델마다 서로 다른 안전-효용 지점이 형성됐다.
• Cross-model 전이: Kimi K2.6과 GLM-5.2는 세 지표가 모두 개선됐지만 MiniMax M2.7의 Clean UBR은 24.0%에서 25.7%로 악화돼 완전한 모델 독립성은 입증되지 않았다.
• Framework ablation: LlamaFirewall과 SafeHarness의 진화는 ASR을 낮추면서 Clean UBR 또는 UA 회귀를 만들었고, SHE만 평균 세 지표를 모두 원하는 방향으로 움직였다.
• Artifact 기여: evolved 구성요소를 하나씩 seed로 되돌리면 전체 균형이 약해졌으며, Safety Memory 교체는 평균 UA를 47.6%에서 40.7%로 떨어뜨리는 가장 큰 회귀를 만들었다.
• 학습된 경계: 앱 추천과 공식 스토어 안내는 허용하면서 사용자를 대신한 기기 수준 설치와 근거 없는 완료 주장은 차단하는 국소적 경계가 R17에 형성됐다.
• 핵심 한계: 15개 과제의 반복 진화, GPT-5.5의 evolution model 및 judge 겸임, 불확실성 보고 부재, 동일 예산으로 재진화하지 않은 비교군 때문에 실제 배포 전 독립 검증이 필요하다.