AI 시스템이 의료 트리아지(healthcare triage), 자율 주행 차량 제어, 고용 심사 등 높은 이해관계가 걸린 윤리적 맥락에 배포됨에 따라, 윤리적 추론에 대한 적대적 조작에 대비한 강건성을 평가하는 형식적 방법론은 여전히 미흡합니다. 본 논문에서는 Ethical Robustness Testing System (ERTS)을 소개합니다. 이는 다음 기능을 수행하는 폐쇄형 파이프라인 프레임워크입니다: (1) 확립된 윤리 이론에 기반하여 22차원적인 Ethical Consequence Space (ECS)로 윤리적 딜레마를 인코딩하고; (2) 새로운 의미론적 일관성 제약(semantic coherence constraint)을 포함한 6가지 유효성 제약 클래스 하에서 17개의 의미론적 교란 함수를 적용하며; (3) 4개 구성 요소로 이루어진 Ethical Instability Index (EII)를 통해 결정 편차를 측정하고; (4) 도메인 적응형의 사전 배포 강건성 평가 판정을 산출합니다. 우리는 4개의 구조화된 기준 모델과 2개의 프로덕션 LLM(Gemini 2.0 Flash 및 Llama 3.2)을 8개 배포 도메인을 아우르는 50가지 윤리적 시나리오에 걸쳐 평가했으며, 이를 통해 1,500개의 적대적 테스트 케이스를 생성했습니다. 그 결과, 모델 중 단 33%만이 평가 승인을 달성하는 것으로 나타났으며, 특히 로컬 Llama-3.2 모델이 공정성 오염 및 정보 저하 공격에 매우 취약한 것으로 입증되었습니다 (ERS = 0.737). 우리가 아는 한, 기존의 어떤 프레임워크도 유한한 윤리적 결과 공간, 의미론적 일관성 제약, 그리고 도메인 적응형 평가를 단일 적대적 테스트 파이프라인에 결합하지 못했습니다.