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Privacy Meets Explainability: Managing Confidential Data and Transparency Policies in LLM-Empowered Science

Created by
  • Haebom

저자

Yashothara Shanmugarasa, Shidong Pan, Ming Ding, Dehai Zhao, Thierry Rakotoarivelo

개요

대규모 언어 모델(LLM)이 과학적 업무 흐름에 필수적인 부분이 됨에 따라 기밀 데이터의 기밀성 및 윤리적 취급에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 본 논문은 과학자의 관점에서 지적 재산 및 독점 데이터를 포함한 기밀 정보를 무심코 유출할 수 있는 LLM 기반 과학 도구를 통한 데이터 노출 위험을 탐구합니다. 본 논문에서는 기밀 데이터 유출을 감지하고, 개인 정보 보호 정책을 요약하고, 데이터 흐름을 시각화하여 조직 정책 및 절차와의 일치를 보장하도록 설계된 프레임워크인 "DataShield"를 제안합니다. 본 연구의 접근 방식은 과학자들에게 데이터 처리 관행에 대한 정보를 제공하여 정보에 입각한 결정을 내리고 민감한 정보를 보호할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 프레임워크의 사용성, 신뢰성 및 실제 개인 정보 보호 문제 해결의 효과를 평가하기 위해 과학자들과의 지속적인 사용자 연구가 진행 중입니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM 기반 과학 도구를 통한 기밀 데이터 유출 위험에 대한 인식 제고
기밀 데이터 유출을 감지하고 개인 정보 보호 정책 준수를 지원하는 DataShield 프레임워크 제안
과학자들이 정보에 입각한 결정을 내리고 민감한 정보를 보호할 수 있도록 지원
한계점:
DataShield 프레임워크의 사용성, 신뢰성 및 효과에 대한 평가는 현재 진행 중이며, 결과는 아직 제시되지 않음
실제 과학적 업무 흐름에서의 DataShield 적용 및 효과에 대한 추가적인 연구가 필요함
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