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초록·키워드
자율 모의해킹 에이전트는 매 턴 필요한 보안 지식을 프롬프트에 배치해야 한다. 그러나 보안 도메인의 어휘 불일치로 단일 검색기는 질의 유형별 성능 편차를 보이며, 기존 평가는 문서 순위나 최종 성공 여부만 측정해 전달 손실과 실행 손실을 구별하지 못한다. 본 연구는 학습 기반 희소 검색, 밀집 임베딩, 백링크 그래프를 가중 상호 순위 융합(RRF)으로 결합한 지식 검색 계층과, 전달 정확도 및 행동 충실도를 분리 측정하는 평가 체계를 제안한다. 검색 경로 조합을 비교한 실험에서 다중 신호 융합은 신호별 약점을 보완하고 가장 취약한 유형의 성능 저하를 완화하는 경향을 보였다. 필수 지식이 모두 전달된 뒤에도 42%의 전달-행동 격차가 관측되어, 지식 검색 외에 기반 언어 모델의 인지 병목이 존재할 가능성을 시사하였다.
본문·목차
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