Google DeepMind의 최신 연구에 따르면 데이터 보안 측면에서 ChatGpt의 잠재적 위험이 나타납니다. 연구팀은 간단한 쿼리 공격을 통해 공격자가 모델에 대한 교육 데이터를 얻을 수 있으며, 이는 대형 언어 모델의 개인 정보 및 보안에 널리 퍼져있는 모델에 대한 교육 데이터를 얻을 수 있음을 발견했습니다. 이 발견은 기존 모델의 취약성을 노출시킬뿐만 아니라 향후 모델 개발을위한 모닝콜이라고도합니다.
ChatGpt와 같은 대규모 언어 모델이 설계 및 배치 중에 정렬되고 설정되었지만 연구팀은 생산 수준 모델을 성공적으로 금식했습니다. 이는 더 나은 정렬 및 보호 조치에도 불구하고 모델이 여전히 데이터 유출의 위험에 직면 할 수 있음을 시사합니다. 이 결과는 모델 개발 중에 개인 정보 및 보안이 핵심 고려 사항으로 취해야한다고 강조합니다.
연구팀은 개발자가 모델의 개인 정보 및 보호를 향상시키기 위해 더 엄격한 조치를 취해야한다고 권고합니다. 여기에는 데이터 암호화 및 액세스 제어와 같은 기술적 개선뿐만 아니라 모델의보다 포괄적 인 테스트 및 평가도 포함됩니다. 다양한 공격 시나리오를 시뮬레이션함으로써 개발자는 잠재적 인 취약점을 더 잘 식별하고 수정하여 실제 애플리케이션에서 모델의 보안을 보장 할 수 있습니다.
또한이 연구는 다양한 분야에서 대형 언어 모델을 광범위하게 사용하면 데이터 보안 문제가 점점 더 중요해질 것이라고 지적했다. 상업용 응용 프로그램이든 학업 연구이든, 모델의 보안 및 개인 정보 보호는 성공을 측정하기위한 핵심 지표가 될 것입니다. 따라서 개발자와 연구 기관은 변화하는 보안 위협을 다루기 위해 관련 기술의 발전을 촉진하기 위해 자원을 계속 투자해야합니다.
일반적으로 Google DeepMind의 연구는 데이터 보안 측면에서 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델의 잠재적 위험을 보여줄뿐만 아니라 향후 모델 개발에 대한 중요한 지침을 제공합니다. 개인 정보 보호 및 보안 테스트를 향상시켜 개발자는 문제를보다 잘 해결하고 광범위한 응용 프로그램에서 모델의 보안 및 신뢰성을 보장 할 수 있습니다.