AI 보안 평가 벤치마크 PolyRange 공개

기존의 사이버 보안 AI 평가 방식은 벤치마크 데이터가 모델 학습에 포함되는 데이터 오염(Contamination) 문제와 실제 환경의 능동적 방어 체계(Active defender) 부재라는 한계가 있었다.

PolyRange는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 특징을 제공한다:

• 동적 과제 생성: 매번 LLM을 통해 새로운 과제를 생성함으로써, 벤치마크가 학습 데이터에 포함되어 성능이 왜곡되는 문제를 원천적으로 방지한다.
• 방어 계층(Defence tiers) 도입: Anthropic과 UK AISI 등이 지적한 '정적인 환경' 문제를 해결하기 위해, 실제 환경과 유사한 능동적 방어 조건을 모사한다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스로 공개된 독립 연구 결과물이다.