Główne pojęcia
프롬프트 기반 언어 모델 활용 시 발생할 수 있는 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 다양한 기술적 접근법을 소개한다.
Streszczenie
이 논문은 프롬프트 기반 언어 모델 활용 시 발생할 수 있는 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 다양한 기술적 접근법을 소개한다.
서론:
최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 다양한 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있음
이러한 LLM을 효율적으로 활용하기 위해 프롬프팅 기법이 등장했으나, 프롬프트에 포함된 개인정보 유출 문제가 대두됨
이를 해결하기 위한 다양한 개인정보 보호 기술들이 제안되고 있음
개인정보 보호 기술 분류:
비차등 프라이버시 기법: 데이터 정제, 앙상블, 암호화 등
지역 차등 프라이버시 기법: 단어, 문장, 문서 수준의 데이터 프라이버시 보호
전역 차등 프라이버시 기법: 데모 예시 수준의 프라이버시 보호
각 기술별 세부 내용 및 장단점 분석
관련 자원 및 도구 소개
향후 과제 및 한계점 논의
이 논문은 프롬프트 기반 언어 모델 활용 시 발생할 수 있는 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 다양한 기술적 접근법을 체계적으로 정리하고 있다. 각 접근법의 특징과 장단점을 분석하여 향후 연구 방향을 제시하고 있다.
Statystyki
최근 OpenAI의 ChatGPT 사용자 수가 1억 8천만 명을 넘어섰다.
대규모 언어 모델의 매개변수 크기는 수백 억 개에 달한다.
개인정보 유출 사례로 Redis 클라이언트 오픈소스 라이브러리의 취약점으로 인한 ChatGPT 사용자 채팅 기록 유출이 있었다.
Cytaty
"프롬프트 기반 언어 모델 활용 시 발생할 수 있는 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 다양한 기술적 접근법을 소개한다."
"개인정보 보호는 언어 모델 활용에 있어 중요한 과제이며, 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다."