군집 로봇 시스템과 인공지능 에이전트 시스템은 현실 세계 애플리케이션에 점점 더 통합되어 자율 교통 제어, 군사 감시 및 농업 모니터링 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 하지만 이러한 시스템이 중요한 기반 시설에 점차 깊숙이 배치됨에 따라 심각한 보안 및 개인정보 보호 우려가 제기되고 있습니다. 두 시스템 모두 분산 지능과 시스템 아키텍처라는 공통 원리에 기반하고 있지만, 보안 위협과 방어 메커니즘에 대한 포괄적인 이해는 아직 부족합니다. 본 논문은 이 두 분야를 동시에 검토하는 최초의 체계적인 리뷰를 제시하며, 보안 취약점과 대응 방어책을 탐구합니다. 위협을 물리 계층, 통신 계층, 응용 계층의 세 가지 주요 레벨로 분류하고, 공격 벡터와 대응 완화 전략을 심층 분석합니다. 또한 군집 로봇 시스템과 인공지능 에이전트 시스템 간 보안 전략의 유사점과 차이점을 탐구하고, 두 시스템 간에 가치 있는 보안 통찰을 이전할 수 있는 기회를 식별합니다. 연구 결과는 실시간 통신 요구, 보안, 개인정보 보호 및 효율성 간의 균형, 대형 언어 모델이 도입하는 도전 과제를 포함한 여러 주요 연구 과제를 강조합니다. 마지막으로, 미래 연구 방향을 개관함으로써 본 연구는 안전하고 신뢰할 수 있는 지능형 시스템 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다.

군집 로봇 시스템;인공지능 에이전트 시스템;보안;개인정보 보호;체현 지능;대형 언어 모델