[논문리뷰] SingGuard: A Policy-Adaptive Multimodal LLM Guardrail with Dynamic Reasoning기존의 다중 모달 가드레일 모델들은 대부분 고정된 분류 체계(Static Taxonomy)에 의존하며, 배포 환경이나 정책 변화에 따라 유연하게 대응하지 못하는 한계가 있습니다. 특히 고정된 레이블을 사용하는 기존 모델은 미학습된 규칙이나 새로운 정책 상황에서 성능이 급격히 저하되는 문제가 발생합니다.#Review#Multimodal LLM#Guardrail#Policy-Adaptive#Dynamic Reasoning#Fast-Slow Decoupled RL#Safety Benchmark2026년 6월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SafeHarbor: Hierarchical Memory-Augmented Guardrail for LLM Agent Safety본 논문은 LLM 에이전트의 강력한 도구 사용 능력(tool-use)으로 인한 새로운 보안 위협과 기존 방어 기법들의 한계점을 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agent Safety#Memory Mechanism#Guardrail#Adversarial Generation#Information Entropy#Over-refusal Mitigation2026년 5월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ToolSafe: Enhancing Tool Invocation Safety of LLM-based agents via Proactive Step-level Guardrail and Feedback본 논문은 LLM 기반 에이전트의 도구 호출 기능에서 발생하는 보안 위험을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Tool Use Safety#Guardrail#Step-level Safety Detection#Prompt Injection#Reinforcement Learning#Feedback Framework2026년 1월 15일댓글 수 로딩 중