대규모 언어 모델 보안: 위협, 취약성 및 책임 있는 실천법

대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP)의 판도를 크게 바꾸었습니다. 이들의 영향력은 다양한 작업에 걸쳐 언어 이해 및 생성 방식을 혁신하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 뛰어난 유용성과 함께 LLM은 중대한 보안 및 위험 문제를 제기합니다. 이러한 문제들은 책임 있는 배치와 잠재적 취약점에 대한 보호를 보장하기 위해 신중한 검토가 필요합니다. 본 연구 논문은 LLM과 관련된 보안 및 개인정보 보호 문제를 다섯 가지 주제 관점에서 철저히 조사합니다: 보안 및 개인정보 보호 우려, 적대적 공격에 대한 취약성, LLM 오용으로 인한 잠재적 피해, 이러한 문제를 해결하기 위한 완화 전략 및 현재 전략의 한계 식별. 마지막으로 본 논문은 LLM의 보안과 위험 관리 향상을 위한 유망한 미래 연구 방향을 제안합니다.