본 연구는 LLM이 생성한 텍스트가 인간이 작성한 텍스트와 구별하기 어려워짐에 따라 텍스트 출처를 검증하는 문제를 해결합니다. 비준수 LLM(A)과 사내 LLM(B) 간의 텍스트를 구별하거나, 알려진 LLM 또는 알려지지 않은 모델에 의해 생성된 텍스트를 식별하기 위한 훈련 없는(training-free) 제로샷 통계적 검증 방법을 제안합니다. 제안된 방법은 텍스트 길이에 따라 오류율이 지수적으로 감소함을 이론적으로 증명하며, 블랙박스 환경에서도 효과적인 성능을 보입니다.
