"기밀 유출 걱정 없는 LLM 구축 및 활용"…고려대 임희석 교수, 프라이버시 보존 대형언어모델 기술 개발

AI 요약

PPFT는 평문(plain text) 프롬프트를 서버에 노출하는 대신 프롬프트 추론을 차단하고 프라이버시 위험을 완화하기 위해 난독화된 임베딩(obfuscated embeddings)만을 전송하는 기법으로, 고려대학교 컴퓨터학과 임희석 교수의 자연어처리&인공지능(NLP&AI) 연구실이 개발했습니다. 이 기술은 원문 텍스트를 AI만 이해할 수 있는 복잡한 숫자 배열로 변환해 학습과 추론 과정에서 민감한 프롬프트와 학습 지시문이 노출되지 않도록 하여 공공기관과 기업이 정보 유출 위험 없이 특화 LLM을 개발·서비스할 수 있게 합니다. 해당 연구는 컴퓨터학과 윤정호 석박통합과정이 제1저자로 참여했으며 '개인정보 보호를 위한 대규모 언어 모델 개발: 정렬 및 적응을 통한 텍스트 없는 추론(Towards Privacy-Preserving Large Language Model: Text-free Inference Through Alignment and Adaptation-다운)'이라는 제목으로 7월 2일부터 7일까지 미국 샌디에고에서 열리는 ACL 2026 메인 컨퍼런스에서 발표될 예정이고, 연구실은 총 12편의 논문이 채택되는 성과를 냈습니다.