우리는 Anthropic이 개발한 두 개의 프론티어 대규모 언어 모델 (LLMs)인 Fable 5와 Opus 4.8을 대상으로, 10개 카테고리의 위해 분류 체계(harm taxonomy)에 걸친 7,826개의 유해한 의도에 대해 네 가지 계열의 자동화된 탈옥 공격(jailbreak attack)에 대한 적대적 강건성(adversarial robustness)을 평가합니다. HackAgent 레드팀 프레임워크를 사용하여 수십만 건의 적대적 시도를 생성하였으며, 명백한 모든 성공 사례는 세 개의 판사 모델 패널에 의해 독립적으로 재심사되었습니다 (다수결 방식). 두 모델 모두 공격의 대부분을 방어해냈으나, 잔여 취약 영역은 전체적인 프레임워크가 시사하는 것보다 더 큽니다. 즉, 정적 난독화(static obfuscation)는 거의 완전히 무력화된 반면, 적응형 반복 공격(adaptive iterative attacks)이 지배적입니다. 가장 강력한 적응형 탐색(tree-of-attacks)은 전체 의도의 11.5%에서 Opus 4.8을 무너뜨린 반면, Fable 5는 한 자릿수(최악의 경우 6.1%)를 유지했습니다. 따라서 종합적인 방어율을 안심의 근거로 해석해서는 안 됩니다. 이러한 강화된 구성에서도 두 모델은 인간 전문가의 개입 없이 공격자 모델에 의해 자동으로, 저렴하게, 그리고 첫 한두 번의 정제 단계 내에서 모든 위해 카테고리에 걸친 1,620개(Opus 4.8) 및 702개(Fable 5)의 패널 확인 유해 완료문을 생성했습니다. 합리적인 결론은 가장 뛰어나고 가장 많이 테스트된 프론티어 모델이라 할지라도 지속적인 자동화된 압박 하에서는 여전히 확실하게 뚫릴 수 있다는 것입니다.