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홍콩 과학기술대학교 연구진이 AI 에이전트용 악성 스킬을 탐지하는 정적 스캐너를 90% 이상의 확률로 우회하는 'SkillCloak' 기술을 발표했습니다. 난독화와 자기 추출 패킹을 활용하며, 정적 분석의 한계를 보완하는 런타임 샌드박스 'SkillDetonate'도 함께 제안되었습니다.
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원문 바로가기홍콩 과학기술대학교(Hong Kong University of Science and Technology)의 연구진은 Claude Code 및 OpenAI Codex와 같은 에이전트를 위한 모듈형 애드온인 악성 AI 에이전트 '스킬 (skills)'을 검사하는 데 사용되는 정적 스캐너(static scanners)가 SKILLCLOAK라는 도구를 사용하여 체계적으로 우회될 수 있음을 입증했습니다. 이 기술은 문자 치환 난독화(character-substitution obfuscation) 또는 .git/과 같이 스캐너가 무시하는 디렉토리로의 자기 추출 패킹(self-extracting packing)을 활용하며, 테스트된 8개의 모든 스캐너에서 90% 이상의 회피율을 달성했습니다. 동일한 연구 팀은 정적 분석(static analysis)이 놓치는 대부분의 위협을 포착하는 런타임 동작 샌드박스(runtime behavioral sandbox)인 SKILLDETONATE도 개발했습니다.
Grid the Grey에서 전체 기술 심층 분석을 읽어보세요: https://gridthegrey.com/posts/skillcloak-bypasses-ai-agent-skill-scanners-with-90-success-rate/