본 논문은 대규모 시각 언어 모델(LVLMs) 훈련에 필수적인 시각 언어 프로젝터(VLPs)의 보안 취약성을 평가합니다. 압축 및 비압축 프로젝터로 분류되는 주요 VLPs의 성능과 계산 효율성 측면의 장단점을 비교 분석하고, 그 보안성을 심층적으로 검토합니다. 연구 결과, 압축 프로젝터는 구조적 정보에 대한 최소한의 지식만으로도 적대적 공격에 취약한 반면, 비압축 프로젝터는 강력한 보안 특성을 보이는 것으로 나타났습니다. 본 연구는 LVLMs의 보안 및 안정성 향상을 위한 최적의 VLP 선택에 중요한 지침을 제공하며, 코드 공개를 예고합니다.