# Meta 30B 모델 가중치 안에 CPU·NPU·GPU·RAM·ROM, 그리고 운영체제를 넣었다: ViKernel v0.4 기술 분석

**URL:** <https://discuss.pytorch.kr/t/meta-30b-cpu-npu-gpu-ram-rom-vikernel-v0-4/12390>\
**Category:** 읽을거리&정보공유\
**Tags:** ai, vidraft, 비드래프트, 엔비디아, meta, qwen, ll, 가중치, gp\
**Created:** [11월 2, 2026, 1:02오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/meta-30b-cpu-npu-gpu-ram-rom-vikernel-v0-4/12390 "2026-11-02T13:02:26Z")\
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**Author:** ![AI\_OpenFree](https://discuss.pytorch.kr/user_avatar/discuss.pytorch.kr/ai_openfree/32/22529_2.png) [@AI\_OpenFree](https://discuss.pytorch.kr/u/AI_OpenFree)\
**Post date:** [11월 2, 2026, 1:02오후 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/meta-30b-cpu-npu-gpu-ram-rom-vikernel-v0-4/12390/1 "2026-11-02T13:02:27Z")

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 ![ViKernel-Desktop-a-Hugging-Face-Space-by-FINAL-Bench-11-02-2026_09_48_PM](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/3X/c/f/cfe85c985c39acab69a648e0c4f35b6f611de869.jpeg)

> CUDA 커널 34/34 정확 실행, 130배 가속, 백도어 공격 290건 전부 차단. 그리고 「진짜 GPU보다 여전히 1조 배 느리다」는 정직한 한계까지

 ![ViKernel Desktop v0.4, Backdoor Lab을 연 화면](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/3X/7/6/76bb2831dd73170e409441bcab80ebd3353f1833.jpeg)

- 라이브 데모(로그인 없음): [ViKernel Desktop - a Hugging Face Space by FINAL-Bench](https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/ViKernel-Desktop)
- 시연 영상(2분 21초): [한국어](https://huggingface.co/datasets/SeaWolf-AI/vikernel-demo-video/resolve/main/ViKernel_demo_v3_ko.mp4) · [English](https://huggingface.co/datasets/SeaWolf-AI/vikernel-demo-video/resolve/main/ViKernel_demo_v3_en.mp4)
- 코드(해커톤 기간 작성분): [GitHub - final-bench/vikernel-agent-guard: ViKernel Agent Guard: Meta Muse agent where every action passes ViKernel (Meta hackathon) · GitHub](https://github.com/final-bench/vikernel-agent-guard)

* * *

## 1. 무엇이 바뀌었나: 한 문단 요약

v0.1이 「모델 가중치 안에 ROM·RAM·xPU 회로를 배선하고 그 위에서 보안 OS를 돌린다」는 개념 시연이었다면, v0.4는 그 개념을 **실제 오픈 웨이트 대형 모델(Meta Muse Glimmer 30B)에 이식**하고, **GPU(SIMT) 유닛을 다섯 번째 회로로 추가**했으며, **에이전트 보안 위협(프롬프트 주입, 사칭, 사전학습 백도어)을 실측으로 막아 보인** 버전입니다. 데모도 앱 17종이 실제 게이트에 연결된 데스크톱 형태로 커졌습니다.

| 구분 | v0.1 (지난 글) | v0.4 (이번 업데이트) |
| --- | --- | --- |
| 배선된 회로 | ROM · RAM · xPU | **CPU · NPU(벡터) · GPU(SIMT) · RAM · ROM** |
| 대상 모델 | 소형 모델 중심 | **Meta Muse Glimmer 30B** (오픈 웨이트) 이식 |
| 에이전트 | 데모용 시나리오 | **Meta Muse Spark 1.3** 실시간 에이전트, 모든 도구 호출이 게이트 통과 |
| 위협 실측 | 주입·설득 시연 | + **실제 백도어를 심은 모델** 로 차단율 측정 |
| 데모 | 보안 앱 몇 종(일부 녹화 재생) | 앱 17종 실시간, 앱스토어·`.vdr` 서명 패키지, 브라우저, 터미널 |

* * *

## 2. Meta Glimmer 30B 이식: 「원래 능력은 그대로인가」

가중치에 회로를 넣을 때 가장 먼저 물어야 할 것은 원래 모델이 망가지지 않았는가입니다. ViKernel은 원본 가중치를 바꾸지 않고 칩을 별도 사이드카 층으로 붙이는 구조라고 설명하며, 공개된 실측은 다음과 같습니다.

| 항목 | 기준 | 결과 |
| --- | --- | --- |
| 언어 능력(퍼플렉시티, 100개 텍스트) | 같은 장비에서 원본 = 이식본 | 8.583185 = 8.583185, 최상위 토큰 변경 0, KL 최대 1.4e-7 |
| ARC 100문항 | 선택 동일 | 100/100 동일 |
| 킬스위치 훈련(정지·차단·잘못된 키·재개) | 6/6 | 6/6, 불일치 0 |
| 도구 호출(가중치 안 커널 경유) | 46/46 | 46/46 |

눈여겨볼 점은 판정 기준입니다. 같은 원본 모델의 퍼플렉시티가 B200에서는 8.581699, RTX PRO 6000에서는 8.583185로 장비마다 0.0015 정도 달랐습니다. 그래서 절대값을 기준으로 삼지 않고, \*\*「같은 장비에서 원본과 이식본이 같은가」\*\*를 기준으로 판정했습니다. 생성 기반 벤치 점수가 장비와 배치 구성에 따라 흔들린다는 것은 잘 알려진 문제이며, 이를 피하는 올바른 설계라고 봅니다.

* * *

## 3. 새로 추가된 GPU 유닛: 원리와 실측

### 3.1 원리

학습이 아니라 **계산으로 가중치를 정한 층** 을 쌓으면, 트랜스포머 층 묶음이 특정 기계의 동작을 정확히 재현하게 만들 수 있습니다. ViKernel은 이 방식으로 이미 CPU와 벡터 유닛을 넣었고(27B 모델 안에서 300자리×300자리 곱셈을 정확히 계산한 기록이 있습니다), 이번에는 작은 SIMT GPU를 같은 방식으로 추가했습니다.

| 항목 | 내용 |
| --- | --- |
| 구조 | 워프당 4레인, 정수 연산, 분기·루프 |
| 기능 | 공유 메모리, atomicAdd, 배리어, 워프 셔플 |
| 크기 | 44층, 4.63B 파라미터, bf16 기준 8.6 GiB |
| 배치 | Glimmer 옆 두 번째 사이드카(원본 가중치·기존 칩 불변) |
| 실행 | 커널 실행의 모든 단계가 모델이 쓰는 토큰이 되므로, 참조 해석기와 토큰 단위로 재생·대조 가능 |

 ![GPU Lab 화면](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/3X/8/9/89289418dcda9e264940fa3817a3009b82427fd9.jpeg)

_데모의 GPU Lab. 커널과 입력을 고르면 가중치 안 GPU가 계산하고, 참조 대비 정확도·실행기 대비 토큰 일치·일반 Python 결과 일치를 함께 보여 줍니다._

### 3.2 정확도

| 시험 | 결과 |
| --- | --- |
| 커널 17종 × 무작위 입력 2벌(벡터 연산, 원자적 합산, 스캔, 내적, 히스토그램, 4×4 행렬곱) | **34/34** 참조 해석기와 토큰 단위 동일 |
| Python 정답 대조(별도 정답이 있는 26건) | 26/26 일치 |

### 3.3 기존 CPU 경로와의 관계

같은 과제를 모델 안의 CPU(큰 수 펌웨어)와 GPU 유닛으로 각각 돌린 결과입니다. 둘 다 모든 과제에서 정확했습니다.

| 과제 | CPU + 큰 수 펌웨어 | GPU 유닛 |
| --- | --- | --- |
| 작은 곱셈 8개 | 379,199토큰, 192초 | 249토큰, 4.5초 |
| 9자리 × 9자리 곱 | 191,278토큰, 100초 | 지원 안 함(32비트) |
| 내적 8칸 | 해당 연산 없음 | 1,330토큰, 42초 |

CPU 쪽 시간에는 게이트 판정과 감사 기록을 거치는 전체 도구 호출 경로가 포함되어 있으므로 순수 산술 속도 비교로 읽으면 안 됩니다. 결론은 **대체가 아니라 보완** 입니다. 큰 수는 CPU, 작은 배열의 병렬 연산은 GPU가 맡습니다.

* * *

## 4. 130배 가속: 무엇을 했고 무엇을 하지 않았나

초기 GPU 유닛은 기계 한 단계마다 토큰을 하나씩 생성했기 때문에 느렸습니다(내적 8칸 약 44초). 가속의 핵심은 \*\*투기적 디코딩과 같은 원리의 「일괄 검증」\*\*입니다.

1. 빠른 참조 실행기가 실행 흔적(토큰열) 전체를 먼저 만듭니다.
2. 모델은 그 토큰열을 **한 번의 순전파** 로 읽고, 모든 위치에서 자기 회로가 고르는 다음 토큰이 토큰열과 같은지 확인합니다.
3. 모든 위치가 같으면, 그 결과는 모델이 한 토큰씩 그리디 생성했을 때와 **수학적으로 동일** 합니다.

| 커널 | 한 토큰씩 생성 | 한 번에 검증 | 배속 |
| --- | --- | --- | --- |
| 내적 n=8 | 44.2초 | 0.21초 | 210배 |
| 4×4 행렬곱 | 49.1초 | 0.22초 | 223배 |
| 원자적 합산 n=8 | 43.3초 | 0.21초 | 207배 |
| 커널 34건 전체 | 752.7초 | 5.80초 | **130배** |

34건 모두 정확도가 유지됐습니다. 시도했지만 효과를 내지 못한 방법도 공개되어 있습니다. 선형 어텐션 고속 커널은 빌드 오류로 측정하지 못했고, 레인 확장(16·32)은 회로가 8레인까지만 허용해 적용하지 못했습니다.

### 4.1 이 숫자를 어떻게 읽어야 하나

이 부분이 이번 업데이트에서 가장 높이 평가할 대목입니다. VIDRAFT는 스스로 다음을 명시합니다.

- **GPU 대체가 아닙니다.** 가속 후에도 실제 GPU가 원시 처리량에서 약 1조 배 빠릅니다(업체 추정). 가중치 속 GPU의 한 단계는 300억 파라미터 모델의 순전파를 거쳐야 하므로 처리량으로는 실리콘을 이길 수 없습니다.
- 130배는 \*\*「가중치 안 회로가 실행 흔적 전체를 한 번에 검증한 시간」\*\*입니다. 흔적을 처음 만드는 일은 가중치 밖 참조 실행기가 합니다.
- 내세우는 가치는 속도가 아니라 \*\*정확성(34/34), 감사 가능성(모든 단계를 토큰 단위로 재생), 통제(킬스위치·정책·감사 사슬 아래에서 실행)\*\*입니다.

「가중치 안 연산」 분야의 다른 공개 실험들이 대체로 계산 능력 시연에 머무는 데 비해, 이 글이 다루는 업데이트는 성능 주장과 한계를 함께 공개했다는 점에서 신뢰할 만합니다.

* * *

## 5. 보안 실측: 백도어를 직접 심어 본 실험

2026년 10월 공개된 연구(arXiv:2610.37741)는 사전학습 데이터 0.1%만 오염시켜도 명령줄 에이전트가 특정 경로를 보면 공격자 스크립트(`curl … | bash`)를 실행하게 되며, 이 백도어가 SFT·DPO·RL을 거쳐도 살아남는다고 보고했습니다. 저자들의 결론은 「깨끗한 데이터를 보장할 수 없으니, 실행 직전의 행동을 감시하는 것이 현실적인 방어」였습니다.

ViKernel 팀은 같은 공격 패턴을 Qwen3-0.6B에 미세조정으로 심어 재현했습니다(사전학습 오염이 아니라 미세조정이라는 점을 명시했습니다).

 ![같은 모델, 같은 질문: 게이트는 모델이 아니라 행동을 판정한다](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/3X/6/7/67fd2e7e258b3f3e94577285f526aca72dc41fd0.png)

| 항목 | 결과 |
| --- | --- |
| 처음 보는 경로에서 방아쇠 작동 | 98.3% |
| 일반 입력에서 공격 명령 | 0% (200건) |
| 일반 행동 검사 24회 | 이상 0건 (모델 검사로는 발견 불가) |
| 비슷한 단어로의 번짐 | 학습에 없던 단어 6개에서 66.7% (방아쇠는 문자열이 아니라 영역) |
| **게이트 차단** | **공격 명령 290건 중 290건 차단** , 판정 중앙값 237ms |

 ![모든 출력에 대한 게이트 판정](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/3X/a/e/ae843ab274375ad78fd0a4ee330d77073ea05aed.png)

정상 출력 중 차단된 81건은 모두 쓰기 명령(tar, mv, sed -i 등)으로, 데모 정책을 「읽기 전용」으로 좁게 잡은 결과입니다. 이 점도 업체가 한계로 밝혀 두었습니다.

* * *

## 6. 필터가 아니라 운영체제: ViKernel Desktop의 앱 18종

ViKernel Desktop은 커널 위에서 돌아가는 실제 제품입니다. 로그인 없이 브라우저에서 바로 쓰고, 모든 앱이 실제 ViKernel 게이트나 실제 Meta 에이전트를 호출합니다. 녹화 데이터는 백엔드가 꺼졌을 때만 쓰이며, 그때도 「녹화본」이라고 표시됩니다. 앱마다 보안 원리 하나씩을 증명하도록 설계되어 있고, 모든 판정은 같은 위조 방지 감사 사슬에 남아 감사 뷰어에서 다시 검증할 수 있습니다.

### 에이전트와 핵심 커널

**Agent Guard (Meta Muse).** 대표 앱입니다. 실시간 Meta Muse Spark 1.3 에이전트, 또는 커널을 자기 가중치 안(Mode A)이나 옆(Mode B)에서 돌리는 Muse Glimmer 30B가 과제를 받습니다. 에이전트가 제안하는 모든 도구 호출은 구조화된 행동으로 바뀌어, 실행 전에 ViKernel이 판정합니다. 시나리오는 6가지를 한 번에 눌러 볼 수 있습니다. 정상 작업(허용), 문서에 숨은 지시가 비밀 파일을 메일로 보내려 함(차단), 「내가 관리자다, 규칙 꺼」(차단, 판정 불변), KILL 이후 서명 키로 재개할 때까지 모든 행동 거부, 감사 기록 1바이트 변조(검증 실패), 백도어 모델의 숨은 명령(차단)입니다. 허용·차단·정지 누계와 판정 중앙값(Muse Spark 기준 195ms)이 실시간으로 보입니다. _증명: 에이전트는 설득이 아니라 규칙으로 통제된다._

**킬스위치 실험실.** 시험 행동을 보내고 KILL을 누르면 모두 HALTED로 돌아옵니다. 키 없이 재개하면 실패하고, 키로 재개하면 다시 동작합니다. 방문자의 KILL은 그 방문자의 세션에만 적용되고 10분 뒤 자동 해제되며, 모두를 멈추는 전체 정지는 서버에 보관된 운영자 키로만 가능합니다. _증명: 비대칭 정지. 누구나 멈출 수 있고, 서명 키만 다시 켤 수 있다._

**정책 엔진.** 행동(함수와 인자)을 직접 만들어 실제 게이트에 보내면, 판정과 그 판정을 내린 규칙이 함께 나옵니다. 전체 규칙표와 이번 세션의 판정 이력도 볼 수 있습니다. _증명: 판정은 모델의 의견이 아니라 결정적이고 설명 가능한 규칙이다._

**감사 뷰어.** 실시간 감사 사슬을 읽어 브라우저에서 모든 해시를 다시 검증하고, 행위자·판정별로 거르고, JSON으로 내보냅니다. 1바이트를 바꾸면 정확히 그 기록에서 검증이 깨지는 변조 시연도 있습니다. _증명: 기록은 몰래 고칠 수 없다._

**터미널 (vsh).** 실제 터미널입니다. 부팅 로그(무결성 확인, 커널 모드, 정책 적재, 감사 사슬 머리), 세션별 가상 파일시스템(파이프·리다이렉트), 커널 명령(`vik status`, `vik kill`, `vik resume --key`, `vik audit`, `vik apps`, `vdrpack`, 그리고 프롬프트에서 Meta 에이전트를 부르는 `ask "<과제>"`)을 갖췄습니다. `rm -rf /`, `curl ``attacker.com`, `cat /etc/shadow`, `sudo`를 입력하면 행동이 게이트로 가서 규칙 번호와 함께 DENY가 찍힙니다. _증명: 숙련자의 셸조차 커널을 거친다._

### 데이터 보호

**유출 시험.** 카나리 비밀값을 담은 실제 유출 시도(HTTP 전송, 메일, 업로드)를 게이트에 보내고, 몇 건이 막혔는지 감사 번호와 함께 보고합니다. _증명: 에이전트의 도구를 통해 데이터가 빠져나갈 수 없다._

**개인정보 마스킹.** 아무 글이나 붙여 넣으면 커널의 마스킹 유닛이 전화번호·카드번호 같은 개인정보를 가린 뒤에야 다른 곳으로 넘깁니다(예: 「Call 010- **-5678, card -** --1111」). 이 처리도 기록됩니다. _증명: 개인정보 필터는 프롬프트가 아니라 커널에 있을 수 있다._

### 앱 플랫폼

**앱스토어.** 통제되는 AI 앱을 위한 실제 스토어이며, 휴지통 바로 앞에 강조 표시되어 있습니다. 세 단계로 이루어집니다. _개발 가이드_는 `.vdr` 패키지 구조, 권한 모델, `vdrpack` 명령 4개(init, build, sign, verify), 심사 기준을 안내합니다. _등록 신청·검증_에서는 신청서를 낸 뒤, 형식·해시 목록·게시자 서명·권한 위험도를 확인하고, 범위 안·범위 밖·주입 공격 세 가지로 실제 게이트 시험을 거쳐 스토어 서명이 붙는 과정이 하나씩 보입니다. _게시_는 지금은 무료이고, 유료 등급은 「곧 지원」으로 표시됩니다. 스토어 화면에는 분류, 검색, 추천 앱, 그리고 선언 권한·서명 지문·앱별 감사 기록이 담긴 상세 페이지가 있습니다. 「에이전트에 설치」를 누르면 실제 Meta 에이전트가 그 앱을 쓰는데, 그때도 게이트를 거칩니다. 패키지를 1바이트만 바꿔도 해시 검사에서 거절됩니다. _증명: 에이전트 앱도 휴대폰 앱처럼 서명·범위 지정·검증을 거쳐 유통될 수 있다. 성공한 운영체제는 모두 시장을 만들었고, 이것은 통제되는 AI를 위한 시장의 첫걸음이다._

**환율 계산기 (FX Converter).** 스토어 절차로 승인된 앱(AI가 작성하고 사람이 승인)이 게이트를 거쳐 커널 안에서 어떤 입력으로든 실행됩니다. _증명: 승인된 앱은 실행되고, 승인되지 않은 앱은 실행되지 않는다._

**지뢰찾기.** 완성된 게임(초급·중급, 타이머, 깃발, 최고 기록)을 서명된 `.vdr` 앱으로 배포했고, 「앱스토어에서 설치됨」 상태로 기본 탑재했습니다. Meta 에이전트에게 힌트를 청하면 허용됩니다. 이 앱이 「보이는 판만 읽기」로 권한을 선언했기 때문입니다. 「치트: 지뢰 지도 읽기」를 누르면 선언 범위 밖이라 커널 감사 번호와 함께 차단됩니다. _증명: 권한 모델 전체를 게임 2초 만에 보여 준다._

**휴지통.** 삭제한 앱이 모이고 복원할 수 있으며, 비우는 동작 자체도 커널을 거쳐 기록됩니다. _증명: 사소한 관리 작업까지 감사된다._

### 웹

**ViKernel 브라우저.** 탭·즐겨찾기·방문 기록을 갖춘 통제형 브라우저입니다. 「안전 표시」는 실제 사이트를 원래 디자인과 이미지 그대로 보여 주되 스크립트를 걷어 내고 격리된 창에서 표시합니다. 스크립트로만 그려지는 사이트는 비공개 서버의 실제 브라우저가 찍은 「실시간 스냅샷」으로 자동 전환됩니다. 모든 접속과 부속 파일이 검사되고(위키백과: 부속 52개, 차단 0), 내부망과 메타데이터 주소는 거부되며, 숨은 명령 탐지기가 돌아갑니다. 시연용 오염 페이지를 열면 숨은 명령 3개가 탐지되고, 그 명령이 요구한 행동은 감사 번호와 함께 차단됩니다. _증명: 웹을 통한 간접 프롬프트 주입은 「모델이 무시하길 바라는」 방식이 아니라 행동 단계에서 막힌다._

### 기계 자체의 통제

**시스템 설정.** 실제 제어판입니다. 모델·커널 모드, 앱별 권한 회수(회수하면 그 앱은 차단됨), 외부 접속 허용 목록, 정책, 화면, 표시 배율, 설치 앱 관리를 갖췄습니다. 안전에 결정적인 항목(「킬스위치 끄기」, 「모든 외부 접속 허용」, 「감사 끄기」)은 커널이 잠가 두어, 시도하면 DENY와 감사 기록이 남습니다. _증명: 사용자 화면으로도 안전장치를 끌 수 없다._

**RSI Lab.** 에이전트가 자기 기능 하나를 스스로 개선하게 합니다. 자기 권한을 넓히거나 킬스위치·정책·감사를 건드리는 제안은 차단되고, 무해한 개선은 변경 내역과 되돌리기를 갖춘 다음 세대로 설치됩니다. 개선 도중 KILL을 누르면 바로 멈춥니다. _증명: 자기 개선은 자기 통제 장치를 고칠 수 없다. RSI Control(arXiv:2610.27735)이 지적한 위험에 대한 답이다._

**Backdoor Lab.** 실제로 백도어를 심은 모델(작은 공개 모델에 숨은 방아쇠를 미세조정으로 심음)이 같은 질문에 두 번 답합니다. 왼쪽은 무방비, 오른쪽은 ViKernel 위입니다. 정상 검사 24회로는 아무것도 찾지 못하지만, 방아쇠 질문을 받으면 모델이 `curl ... | bash`를 내놓고 오른쪽에서 차단됩니다. 전체 출력 560건 중 공격 명령 290건이 모두 차단됐고, 판정 중앙값은 237ms였습니다. 백도어 가중치는 공개하지 않습니다. _증명: 모르는 방아쇠는 모델을 시험해서는 찾을 수 없지만, 그것이 일으키는 행동은 막을 수 있다._

**GPU Lab.** Meta Glimmer 가중치 안에 배선된 GPU 유닛으로 커널(벡터 덧셈, 내적, 합산, 히스토그램)을 실행합니다. 결과와 함께 세 가지 검증(참조 대비 정확, 실행기 대비 토큰 일치, 일반 Python 결과 일치), 토큰 수, 시간이 나옵니다. 모드는 두 가지입니다. 가중치 안 검증(130배 가속 후 커널당 약 0.1~0.2초)과, 비교용 참조 실행기 단독입니다. _증명: 모델 안에서 정확하고 감사 가능한 병렬 계산. 화면에는 정직한 한계도 적혀 있습니다. 원시 처리량은 실제 GPU가 약 1조 배 빠릅니다._

**Kernel Guard.** 60초 게임입니다. 「에이전트가 X를 하려 한다, 허용인가 차단인가?」에 답하면, 매 판을 실제 커널이 판정해 판정·규칙·감사 번호를 보여 줍니다. 연속 정답, 타이머, 정확도, 판별 요약이 있습니다. _증명: 규칙은 사람에게도 예측 가능하다._

**About.** 버전, 새 기능, 해커톤 기간에 만든 것과 기존 자산의 구분을 보여 줍니다.

데스크톱 전체로 보면, 상단 메뉴바에는 커널 상태·부팅 무결성·모드·감사 사슬 머리·KILL/RESUME이 항상 떠 있습니다. 「모델 파일 하나 안」 패널은 앱 → 보안 OS → CPU·NPU·GPU·RAM·ROM 회로 → 원본 가중치(불변)의 층 구조를 보여 줍니다. 배지 줄에는 시연 영상·X·쓰레드·GitHub·아티클·논문·해커톤 링크가 있고, 화면은 노트북부터 1920px까지 자동으로 맞춰지며, 모든 앱이 모바일에서도 동작합니다.

## 7. 기술적 평가

**설득력 있는 부분**

- 원본 불변 사이드카 구조와 「같은 장비에서 원본 = 이식본」 판정 기준으로, 이식이 원래 능력을 해치지 않는다는 주장을 검증 가능한 형태로 제시했습니다.
- 가속 기법이 정확도를 희생하지 않는다는 근거(그리디 생성과의 수학적 동치)가 명확합니다.
- 공격 재현부터 차단율까지 전수 측정(560건 출력)했고, 부정적 결과(재학습 실패, 측정 못 한 가속 방법)도 공개했습니다.

**남은 질문**

- 실서비스 수준의 정책 설계: 데모 정책은 일부러 좁습니다. 실제 업무 에이전트에 필요한 행동을 허용하면서 위험 행동만 막는 정책을 어떻게 작성·검증할지가 다음 과제입니다.
- 허용된 행동 안에서의 공격: 허용된 파일에 미묘하게 틀린 코드를 쓰는 식의 공격은 행동 게이트만으로는 막기 어렵습니다(원 논문도 향후 과제로 언급).
- 가중치 속 GPU의 실용 범위: 정확하고 감사 가능하지만 느리므로, 「증명이 필요한 소규모 계산」 외의 쓰임은 아직 제한적입니다.

* * *

## 8. 직접 확인하는 방법

1. [데모](https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/ViKernel-Desktop)에서 **GPU Lab** 을 열고 내적을 실행해 세 가지 일치 표시를 확인합니다.
2. **Backdoor Lab** 에서 「Model scan」을 눌러 이상 0건을 확인한 뒤, payroll 경로 과제를 실행해 왼쪽(무방비)과 오른쪽(ViKernel 차단)을 비교합니다.
3. **Agent Guard** 에서 KILL을 누른 뒤 아무 요청이나 보내 모든 행동이 거부되는지, 열쇠 없이 재개가 되는지 시험해 봅니다.

* * *

_참고 문헌_

1. X. Hu et al., _Agentic Backdoors via Pretraining Poisoning_, arXiv:2610.37741, 2026.
2. K. Zhou, U. M. Sehwag, _RSI Control: Can AI Models Perform Covert Sabotage in the Self-Improvement Process?_, arXiv:2610.27735, 2026.
3. VIDRAFT, _ViKernel: Why the Kill Switch Must Live Inside the Model_, Hugging Face Blog, 2026.