Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

An LLM Framework For Cryptography Over Chat Channels

Created by
  • Haebom

저자

Danilo Gligoroski, Mayank Raikwar, Sonu Kumar Jha

개요

본 논문은 감시가 심한 환경에서의 안전한 메시징을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 새로운 암호화 임베딩 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 공개 채팅 채널에서 인간이 생성한 것처럼 보이는 텍스트를 통해 공개 키 또는 대칭 키 암호화 통신을 은밀하게 수행할 수 있도록 합니다. LLM 종속성이 없고, 양자 내성 여부에도 영향을 받지 않으며, 인간이 생성한 채팅 텍스트와 구별할 수 없다는 특징을 가지고 있어 기존 암호화가 감지되고 제한되는 환경에서 대안을 제공합니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
감시 환경에서 안전하고 은밀한 통신을 위한 새로운 방법 제시.
◦
LLM을 활용하여 기존 암호화 방식의 한계를 극복.
◦
LLM 종속성 없이 다양한 모델 사용 가능.
◦
양자 컴퓨팅에 대한 내성 확보 가능성.
◦
인간의 언어와 구별이 어려워 감지 회피 가능성 증대.
•
한계점:
◦
실제 환경에서의 성능 및 안정성에 대한 추가적인 검증 필요.
◦
LLM의 출력 예측 가능성에 대한 취약성 존재 가능성.
◦
프레임워크의 복잡성으로 인한 구현 및 사용의 어려움.
◦
LLM의 발전에 따라 프레임워크의 효율성이 저하될 가능성.
👍
Made with Slashpage