고려대, 프라이버시 보존 대규모언어모델 기술 개발

AI 요약

고려대 임희석 교수 연구팀은 LLM 학습과 추론 과정에서 민감한 프롬프트와 학습 지시문을 평문으로 노출하지 않고 복잡한 숫자 배열로 변환해 정보 유출 위험을 구조적으로 낮추는 프라이버시 보존형 파인튜닝 기술(PPFT)을 개발했다고 18일 밝혔습니다. 이 암호화 과정을 거치면 프롬프트가 프라이버시를 보존하는 형태로 바뀌어 LLM이 학습과 추론을 수행하며 공공기관과 기업들이 민감 정보 노출 없이 특화 LLM을 개발·서비스할 수 있게 된다고 연구팀은 설명했습니다. 연구 논문 Towards Privacy-Preserving Large Language Model: Text-free Inference Through Alignment and Adaptation은 오는 7월 미국 샌디에고에서 열리는 ACL 2026 메인 컨퍼런스에 채택됐으며, 연구팀은 KULLM4에 PPFT를 적용할 계획이라고 밝혔습니다.