대형 언어 모델의 보안 및 프라이버시 도전 과제: 설문 조사

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대형 언어 모델의 보안 및 프라이버시 도전 과제: 설문 조사

Security and Privacy Challenges of Large Language Models: A Survey

Badhan Chandra Das, M. Hadi Amini, Yanzhao Wu · ACM Computing Surveys · 2025년 · 조회 17

왜 이 논문인가 — 선정 기준

HOT PAPER · 최근 가장 주목받는 논문 — 피인용·FWCI·동년 인용 백분위

2025-01 발표 · 피인용 314회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1%

HOT PAPER 슬롯에 선정된 이유는 2025년 발표 이후 314회의 피인용을 기록하며 동일 연도 논문 중 인용 상위 1%에 해당하는 높은 주목도를 보였기 때문이다.

논문 요약

본 논문은 대형 언어 모델(LLM)이 텍스트 생성·요약·번역·질문응답 등 다양한 분야에서 보여주는 뛰어난 성능과 함께, 탈옥 공격, 데이터 중독 공격, 개인 식별 정보 누출과 같은 보안·프라이버시 취약점을 조사한다. 교통, 교육, 의료 등 여러 응용 분야에서 발생할 수 있는 위험을 체계적으로 정리하고, LLM의 취약성 정도와 최신 공격 기법을 평가한다. 또한 향후 연구를 위한 위협 유형 및 방어 전략에 대한 전망을 제시한다.

후속 연구설계에 활용하기

본 설문에서 제시된 위협 카테고리와 위험 평가 기준을 활용해, 특정 도메인(예: 의료)에서 LLM 보안 테스트 벤치를 설계하거나 새로운 방어 메커니즘의 효과를 정량화할 수 있다.

핵심어

대형 언어 모델보안프라이버시위협 조사

실존 확인

이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.

DOI: 10.1145/3712001

2026-09-13 확인 · 2026-09-13 선정

대형 언어 모델의 보안 및 프라이버시 도전 과제: 설문 조사

왜 이 논문인가 — 선정 기준

논문 요약

후속 연구설계에 활용하기

핵심어

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