본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 프롬프트 주입 공격에 대한 저항성을 평가하기 위한 통일된 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 강건성, 안전성, 의미론적 안정성을 측정하기 위해 Resilience Degradation Index (RDI), Safety Compliance Coefficient (SCC), Instructional Integrity Metric (IIM)의 세 가지 지표를 정의합니다. GPT-4, GPT-4o, LLaMA-3 8B Instruct, Flan-T5-Large 모델을 대상으로 질문 응답, 요약, 번역, 추론, 코드 생성 등 다섯 가지 언어 작업에 대한 평가를 수행했습니다.
