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Improving LLM Outputs Against Jailbreak Attacks with Expert Model Integration

Created by
  • Haebom

저자

Tatia Tsmindashvili, Ana Kolkhidashvili, Dachi Kurtskhalia, Nino Maghlakelidze, Elene Mekvabishvili, Guram Dentoshvili, Orkhan Shamilov, Zaal Gachechiladze, Steven Saporta, David Dachi Choladze

개요

본 논문은 생산 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 때 발생하는 보안 문제, 특히 탈옥(jailbreak) 및 프롬프트 주입(prompt injection) 공격으로 인한 위험성을 해결하기 위해, 도메인 특화 전문가 모델인 Archias를 제안합니다. Archias는 사용자 질의를 자동차 산업 관련 질의, 악의적인 질의, 가격 주입, 프롬프트 주입, 도메인 외부 질의 등 여러 범주로 분류하고, 그 결과를 LLM 프롬프트에 통합하여 LLM의 응답 생성에 활용합니다. 이를 통해 LLM의 사용자 의도 이해 능력과 적절한 응답 생성 능력을 향상시키고, 자동차 산업을 위한 벤치마크 데이터셋을 공개하여 연구 발전에 기여합니다. Archias는 소규모 모델이기 때문에 다양한 산업에 맞춰 쉽게 사용자 정의가 가능하다는 장점이 있습니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM의 보안 취약성(탈옥, 프롬프트 주입) 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 새로운 방법 제시.
도메인 특화된 전문가 모델을 활용하여 LLM의 신뢰성과 안전성을 향상.
자동차 산업을 위한 벤치마크 데이터셋 제공을 통한 연구 발전에 기여.
소규모 모델의 장점을 활용하여 다양한 산업에 적용 가능성 확대.
한계점:
Archias 모델의 성능은 벤치마크 데이터셋에 의존적일 수 있음.
새로운 탈옥 기법 등장에 대한 지속적인 업데이트 및 관리 필요.
다른 산업 분야로의 확장 시 추가적인 데이터셋 구축 및 모델 재훈련 필요.
API 접근 방식의 한계로 인해 산업별 목표에 맞춘 유연한 동작 조정이 제한적일 수 있음.
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