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.

From nuclear safety to LLM security: Applying non-probabilistic risk management strategies to build safe and secure LLM-powered systems

Created by
  • Haebom

저자

Alexander Gutfraind, Vicki Bier

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 안전 및 보안 문제에 대한 기존의 확률적 위험 분석(PRA)의 한계를 지적하고, 다양한 공학 분야에서 사용되는 비확률적 위험 관리 전략들을 LLM 시스템에 적용하는 방안을 제시한다. 100가지 이상의 비확률적 전략들을 5가지 범주로 분류하여 LLM 보안 및 AI 안전에 적용하고, 이러한 전략들을 적용하기 위한 LLM 기반 워크플로우와 솔루션 아키텍트에게 적합한 다른 워크플로우를 제시한다. LLM의 복잡성과 적응형 공격자의 존재로 인해 기존의 PRA가 부적절함을 강조하며, 비확률적 접근 방식을 통해 LLM의 안전하고 책임있는 사용에 기여할 수 있음을 주장한다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
LLM의 안전 및 보안 문제에 대한 새로운 접근 방식 제시: 기존 PRA의 한계를 극복하기 위해 비확률적 위험 관리 전략을 활용.
◦
다양한 공학 분야의 경험을 LLM 안전에 적용: 100가지 이상의 검증된 전략들을 LLM 시스템에 적용 가능성을 제시.
◦
LLM 기반 워크플로우 제공: 전략 적용을 위한 실질적인 방법론 제시.
◦
책임있는 AI 개발에 기여: 안전하고 보안이 강화된 LLM 시스템 구축에 기여.
•
한계점:
◦
제시된 전략들의 효과 및 효율성에 대한 실증적 연구 부족.
◦
모든 유형의 위험을 포괄하지 못할 가능성.
◦
비확률적 접근 방식의 한계: 정량적인 위험 평가 어려움.
◦
적응형 공격자에 대한 완벽한 방어 보장 불가능.
👍
Made with Slashpage