본 연구는 기존 하드웨어 트로이 벤치마크의 한계를 극복하고자 강화 학습 기반의 자동화된 트로이 삽입 및 탐지 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 인간의 편향성을 배제하고 다양한 트로이 삽입 전략을 탐색할 수 있으며, 기존 탐지 기술을 뛰어넘는 성능을 보인다.
