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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 위협(탈옥 및 프롬프트 삽입 공격)을 해결하기 위해, 도메인 특화된 전문가 모델 Archias를 제안한다. Archias는 사용자 질의를 도메인 내, 악의적인 질문, 가격 삽입, 프롬프트 삽입, 도메인 외 질문 등 여러 범주로 분류하고, 그 결과를 LLM 프롬프트에 통합하여 LLM의 응답 생성에 활용한다. 자동차 산업을 중심으로 실험을 진행하였으며, Archias는 작은 크기로 인해 다양한 산업에 맞춤형으로 조정 및 미세 조정이 가능하고, 벤치마크 데이터셋 또한 공개한다.

시사점, 한계점

시사점:
도메인 특화된 전문가 모델을 활용하여 LLM의 보안 취약성을 완화하는 새로운 접근 방식 제시.
자동차 산업을 위한 벤치마크 데이터셋 공개를 통한 연구 발전에 기여.
Archias의 작은 크기와 유연성으로 다양한 산업 분야에 적용 가능성 제시.
LLM의 프롬프트 엔지니어링 및 보안 강화에 대한 실질적인 해결책 제공.
한계점:
현재는 자동차 산업에 특화된 모델이므로, 다른 산업으로의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
Archias의 성능은 사용되는 LLM과 벤치마크 데이터셋의 질에 의존적일 수 있음.
지속적으로 진화하는 탈옥 기법에 대한 장기적인 대응 방안 필요.
제시된 벤치마크 데이터셋의 규모 및 다양성에 대한 추가적인 검토 필요.
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