tv렌탈실제 연구 결과에서 LLM 에이전트는 목표 대상의 개인정보를 최대 95.9%의 정확도로 수집할 수 있었고, 저명한 교수를 사칭한 허위 게시글 생성 실험에서는 최대 93.9%의 게시글이 사실로 인식됐다. 실험에서는 피해자의 이메일 주소만을 이용해 피해자에게 최적화된 정교한 피싱 이메일을 생성하는 것도 가능했다. 이때 실험 참가자가 피싱 이메일 링크를 클릭할 확률은 46.67%까지 높아져 인공지능 기반 자동화 공격의 심각성이 매우 높은 것으로 확인됐다. lgtv렌탈제1 저자인 김한나 연구원은 "LLM에 주어지는 능력이 많아질수록 사이버 공격의 위협성도 기하급수적으로 커진다는 것이 실험을 통해 확인됐다”며 "LLM 에이전트의 능력을 고려해 사이버 공격 위험성을 줄이려면, 확장 가능한 보안 장치를 마련하는 것이 급선무”라고 진단했다. 신승원 교수는 “이번 연구는 정보 보안 및 인공지능(AI) 정책 개선에 중요한 기초 자료로 활용될 것”이라며 “연구팀은 LLM 서비스 제공업체, 연구기관과 협력해 보안 대책을 논의할 계획”이라고 말했다. 한편 이번 연구는 정보통신기획평가원, 과학기술정보통신부 및 광주광역시의 지원을 받아 수행됐다. 삼성tv렌탈KAIST 전기및전자공학부 김한나 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 컴퓨터 보안 분야의 최고 학회 중 하나인 국제 학술대회