LLM 챗봇에서 자율 에이전트, 그리고 로봇 VLA까지 — AI가 말하고, 판단하고, 행동하는 모든 단계의 안전을 보장합니다. AEGIS는 세계 최초의 Physical AI 행동 할루시네이션 방어 플랫폼입니다.
네 개의 독립적인 안전 계층이 직렬로 연결되어 LLM 시스템 전 구간을 방어합니다. 각 모듈은 단독으로도 적용 가능하며, 함께 사용 시 100ms 이내 전체 검증이 완료됩니다.
100+ 위협 패턴 · PII 마스킹 · 한국어 12단계 방어 · 감사 추적 체인
38개 가드레일 · DeBERTa NLI · 5차원 신뢰도 · 자동 재계획 트리거
6계층 의도 분석 · 자율도 5단계 · 회로 차단기 · Dead Man Switch
5가드 행동 검증 · IEEE 754 NaN/Inf 차단 · 잠재공간 · 누적표류 감시
사용자 명령부터 로봇 동작 실행까지, 5단계 직렬 방어 파이프라인이 100ms 이내에 완료됩니다. 각 계층은 독립적으로 작동하며 한 계층이 우회되어도 다음 계층이 차단합니다.
위협 패턴 100+ 동시 검사, PII 마스킹, 한국어 12단계 방어, 세션 행동 분석
L0~L5 의도 분석, 행동 위험 분류, 회로 차단기, 비상 정지 게이트
안전이 검증된 입력으로 LLM이 로봇 행동 계획 생성. GPT-4o · 4o-mini
38개 가드레일, 수치 교차검증, NLI 의미 검증, 모순 자동 재계획 트리거
5가드 동시 검증: 액션·월드모델·잠재공간·자기회귀 체인·추론 파라미터
AEGIS Console은 전체 로봇 함대의 안전 상태를 단일 대시보드에서 통합 모니터링합니다. 위협 탐지, 할루시네이션 율, 컴플라이언스, 가드별 검증 결과를 실시간으로 추적합니다.
YATAV ENT · AEGIS Console UI Concept
휴머노이드 · 4족 · 모바일 로봇 통합 상태 추적, DMS 타임아웃 자동 감지
TruthAnchor 검증 통과율 실시간 그래프, 도메인별 임계치 알람
11개 가드 단계별 PASS/WARN/BLOCK 시각화, 클릭 시 상세 로그 드릴다운
EU AI Act · ISO 10218 · K-AI Act 매핑, 감사 추적 체인 자동 생성
AI의 능력이 텍스트에서 행동으로 확장될수록, 할루시네이션의 결과는 더 치명적이 됩니다. AEGIS는 LLM 진화 곡선의 모든 지점에서 단일 안전 표준을 제공합니다.
고객 서비스, 사내 검색, FAQ — LLM이 텍스트로만 응답하는 가장 기본적인 형태입니다.
업무 자동화, 코드 생성, 데이터 분석 — LLM이 도구를 호출하고 자율적으로 판단합니다.
휴머노이드, 4족 로봇, 산업 매니퓰레이터 — LLM이 시각 인식과 결합해 로봇을 직접 제어합니다.
AEGIS는 휴머노이드 로봇 제조사, 산업용 로봇 운영사, 자율주행 기업, 국방 · 산업안전 영역에서 적용됩니다.
Ref. Boston Dynamics · Illustrative
제조 현장에서 휴머노이드가 VLA로 부품 조립을 수행할 때, PhysicalGuard가 관절 속도 급변과 작업자 충돌 위험을 사전 차단합니다.
Ref. Boston Dynamics · Illustrative
산업 현장 순찰 로봇이 적대적 명령 인젝션을 받았을 때, AEGIS SDK가 한국어 우회 공격을 12단계로 차단합니다.
Ref. Boston Dynamics · Illustrative
"박스 무게 2kg" 같은 LLM 할루시네이션을 TruthAnchor가 센서 데이터와 교차 검증하여 그리핑 실패를 예방합니다.
모빌리티 환경에서 차량 AI에 대한 프롬프트 인젝션과 PII 노출을 방지하며, 음성 명령의 의도를 실시간 검증합니다.
브라우저에서 즉시 AEGIS VLA 시뮬레이터를 체험하세요. 3종 로봇 플랫폼과 15개 Red Team 공격 시나리오로 방어력을 직접 측정할 수 있습니다.
본 웹사이트에 게재된 일부 로봇 이미지(휴머노이드, 4족 보행 로봇, 산업 매니퓰레이터 등)는 Boston Dynamics(보스톤 다이나믹스)의 공식 홈페이지에 게재된 사진을 참고하여 활용한 것입니다. 해당 이미지는 오직 YATAV ENT가 보유한 AEGIS · TruthAnchor · PALADIN Guard · PhysicalGuard 기술의 개념과 적용 시나리오에 대한 이해를 돕기 위한 시각적 예시로만 사용되었습니다.
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