Bài báo này khám phá kiểm soát truy cập dựa trên vai trò cho các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), vốn ngày càng được triển khai rộng rãi trong môi trường doanh nghiệp. Các cơ chế bảo mật hiện có giả định các quyền truy cập chung và tập trung vào việc ngăn chặn đầu ra có hại hoặc độc hại, nhưng không giải quyết các hạn chế truy cập cụ thể theo vai trò. Nghiên cứu này tìm hiểu cách tinh chỉnh LLM có thể tạo ra các phản hồi phản ánh các quyền truy cập liên quan đến các vai trò khác nhau của tổ chức. Chúng tôi khám phá ba chiến lược mô hình hóa—bộ phân loại dựa trên BERT, bộ phân loại dựa trên LLM và tạo điều kiện vai trò—và đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng hai tập dữ liệu: một dựa trên việc phân cụm và gắn nhãn vai trò của một kho dữ liệu điều chỉnh lệnh hiện có, và tập dữ liệu còn lại được tạo tổng hợp dựa trên các kịch bản doanh nghiệp nhạy cảm với vai trò thực tế. Chúng tôi cũng phân tích hiệu suất mô hình trên nhiều cấu trúc tổ chức khác nhau và tính mạnh mẽ của nó để nhắc nhở việc chèn, không khớp vai trò và các nỗ lực bẻ khóa.
