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Can adversarial attacks by large language models be attributed?

Created by
  • Haebom

저자

Manuel Cebrian, Andres Abeliuk, Jan Arne Telle

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 출력물을 적대적 환경(예: 사이버 공격, 허위 정보 유포)에서 식별하는 문제를 이론적 및 실증적 관점에서 분석한다. 형식 언어 이론(극한에서의 식별)과 확장되는 LLM 생태계에 대한 데이터 기반 분석을 활용하여 LLM의 가능한 출력 집합을 형식 언어로 모델링하고, 유한한 텍스트 샘플이 생성 모델을 고유하게 지정할 수 있는지 분석한다. 결과적으로, 모델 간 능력 중복이라는 온건한 가정 하에 특정 유형의 LLM은 출력만으로는 근본적으로 식별할 수 없음을 보여준다. 이론적 식별 가능성의 네 가지 영역(1. 무한한 결정적(이산) LLM 언어 클래스는 식별 불가능, 2. 무한한 확률적 LLM 클래스 역시 식별 불가능, 3. 유한한 결정적 LLM 클래스는 식별 가능, 4. 유한한 확률적 LLM 클래스조차 식별 불가능할 수 있음)을 설명하고, 최근 몇 년 동안 특정 출력에 대한 가능한 모델 기원(가설 공간) 수의 폭발적인 증가를 정량적으로 분석한다. 보수적인 가정 하에서도(각 오픈소스 모델은 최대 하나의 새로운 데이터셋으로 미세 조정됨) 고유한 후보 모델 수는 약 0.5년마다 두 배로 증가하며, 다중 데이터셋 미세 조정 조합을 허용하면 두 배로 증가하는 시간이 0.28년까지 단축된다. 이러한 조합적 성장과 모든 모델 및 잠재적 사용자에 대한 무차별 대입 가능성 비율 계산의 엄청난 계산 비용으로 인해 실제로는 완전한 식별이 불가능하다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM 출력물의 기원을 식별하는 데 있어 이론적 및 실제적 한계를 명확히 제시한다.
LLM 생태계의 급속한 확장이 기원 식별의 어려움을 증폭시킴을 보여준다.
LLM 출력물 식별에 대한 현실적인 접근 방식을 모색할 필요성을 강조한다.
한계점:
분석에 사용된 모델의 종류와 특성에 따라 결과가 달라질 수 있다.
실제 적대적 환경에서의 LLM 출력물 식별의 어려움을 완전히 포괄하지 못할 수 있다.
더욱 정교한 식별 기법 개발에 대한 추가 연구가 필요하다.
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