본 논문은 기업 환경에서의 데이터 접근 제어 문제를 해결하기 위해, 조직의 데이터 접근 제어 구조를 LLM의 응답에 적용하는 새로운 LLM 클래스인 Permissioned LLMs (PermLLM)을 제안합니다. PermLLM은 LLM이 생성하는 응답에 대한 접근 제어 강화가 올바르게 수행되었는지 확인하는 형식화된 추상화와 '관련 응답' 개념을 도입합니다. 또한, PermLLM 메커니즘의 효과를 실험적으로 평가하기 위한 새로운 지표인 '접근 이점(access advantage)'을 제시하고, Membership Inference Attacks 기반의 Domain Distinguishability Index (DDI) 와 LLM 유용성 평가 기반의 Utility Gap Index (UGI)라는 두 가지 접근 이점 측정 방식을 소개합니다. Parameter Efficient Fine-Tuning을 기반으로 세 가지 새로운 PermLLM 메커니즘을 제안하고, 네 개의 공개 데이터셋(GPQA, RCV1, SimpleQA, WMDP)을 사용한 실험을 통해 그 효과를 입증합니다. DDI와 UGI 지표의 타당성 또한 평가합니다.
