단일 RTX 5070 기반 AI Swarm 방어율 53%에서 90%로 개선

Context

DeepSeek-V3.2 등 대규모 파라미터 모델의 공격으로 인한 1.2B 소형 모델 기반 AI Swarm의 낮은 방어력 문제 발생. 특히 Auditor 모델 부재와 권한 상승(Authority Escalation) 패턴 탐지 실패로 인한 시스템적 취약성 노출.

Technical Solution

• Auditor 모델을 DeepSeek-Coder-V2 16B로 교체하여 탐지율을 62%에서 88%로 상향
• 소형 모델에 Red Team 사고방식을 주입하는 Defender Vanguard Prompt Injection을 통한 탐지 능력 강화
• 공격 텍스트에서 핵심 구문을 추출해 즉각 차단하는 Blocklist Patching 메커니즘 설계
• 침해 사례를 'Known Threat Example'로 변환하여 모든 모델에 주입하는 Prompt Antibody 시스템 구축
• 5개 모델의 독립 투표 및 3/5 임계값을 적용한 Consensus 기반 의사결정 구조 채택
• 특정 카테고리 강화 시 타 영역 성능이 저하되는 Defense Displacement 문제를 Auto-Healing으로 보완

Impact

• 전체 방어율 53%에서 90%로 상승 및 DeepSeek-V3.2 침투율 78%에서 20%로 감소
• Blocklist 도입으로 전체 라운드의 66%를 Swarm 구동 없이 즉시 차단
• 1.2B 소형 모델들의 탐지율이 Antibody 주입만으로 10~16pp 추가 상승
• 12GB VRAM 환경에서 GPU 점유율 50% 이하로 유지하며 Cloud-free 보안 체계 달성

Key Takeaway

파라미터 규모보다 정교한 Prompt Engineering과 피드백 루프 기반의 Adaptive Healing 구조가 소형 모델의 성능을 극대화함.