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LLM에 대한 정보 보호 관련 정책대규모 언어모델(LLM)의 정보 보호 정책은 최근 개인정보보호위원회 등 기관에서 다양한 가이드라인과 안전기준을 발표하면서 체계적으로 정립되고 있습니다[1][2][3][4]. 아래에 주요 정보 보호 관련 정책과 가이드라인을 정리합니다.정책의 핵심 내용LLM 개발·운영시 개인정보의 안전한 처리와 법적 근거 확보, 정보주체 권리 보장, 투명한 데이터 출처 관리, 기술적·관리적 안전조치가 핵심입니다[1][2][3][4][5].단계별 정보 보호 원칙목적 설정 및 적법근거 확인학습 데이터에 개인정보가 포함된 경우, 정보처리 목적 및 법적 근거(정당한 이익, 동의 등)를 명확히 해야 함[1][4].데이터 수집 출처별로 적법 근거를 확인하고, 민감정보 사용에는 엄격한 기준을 적용[3]..

VaultGemma - LLM 학습을 위한 비식별화 도구VaultGemma는 Google이 개발 중인 대규모 차등 개인정보 보호(Differential Privacy, DP) 기반 LLM으로, 개인 데이터의 재현·유출 위험을 원천 차단하는 것을 목표로 합니다. 기본 모델은 Gemma 2 계열의 경량 언어 모델(약 10억 매개변수, 1B)이며 의료·금융·법률 등 엄격한 규제 영역에서 활용 가능성을 겨냥합니다.VaultGemma - LLM 비식별화VaultGemma는 DP를 학습 과정 전반에 적용해 처음부터 훈련된 LLM입니다. 기존 사전학습(Pretraining) 모델에 사후 기법을 더하는 것이 아니라, 데이터 수집·전처리·모델 업데이트 전 과정에 차등 개인정보 보호 메커니즘을 삽입함으로써 모델이 원본 데..

LLM data privacy research 2025differential privacy LLM 2025 VaultGemmaLLM 데이터 프라이버시 최신 연구 동향 (2025)2025년 현재 LLM 데이터 프라이버시 연구는 매우 활발하게 진행되고 있으며, 몇 가지 중요한 돌파구가 나타나고 있습니다.1. 🔥 핵심 브레이크스루: VaultGemmaGoogle이 최근 VaultGemma를 발표했는데, 이는 차등 프라이버시를 사용하여 처음부터 훈련된 1B 파라미터 규모의 Gemma 2 기반 LLM입니다 InfoQ . 이는 프라이버시 보호 LLM 분야에서 매우 중요한 진전입니다.VaultGemma의 특징외부 검증자에 의해 독립적으로 검증된 엄격한 차등 프라이버시 정의를 충족합니다 Help Net Securit..

LLM에서 데이터 프라이버시 연구 자료 정리LLM의 데이터 프라이버시는 매우 중요한 연구 분야입니다. 주요 연구 영역과 자료들을 정리해드리겠습니다.1. 주요 연구 영역프라이버시 공격 유형멤버십 추론 공격(Membership Inference Attack): 특정 데이터가 학습에 사용되었는지 판별훈련 데이터 추출(Training Data Extraction): 모델에서 학습 데이터 복원프롬프트 인젝션을 통한 정보 유출프라이버시 보호 기술차등 프라이버시(Differential Privacy): 학습 시 노이즈 추가연합학습(Federated Learning): 데이터를 중앙화하지 않고 학습지식 증류와 모델 압축을 통한 민감 정보 제거2. 주요 연구 논문 및 소스기초 연구"Extracting Training D..

논문에 인용할 핵심 최신 논문 목록 privacy preserving in LLM within finance industry 논문 인용할 만한 핵심 최신 논문은 다음과 같습니다. 각 논문은 실제 금융 데이터, LLM 프라이버시 보호, 차등 개인정보보호, 메타프롬프트 프라이버시, 규제 및 실전 적용 등과 직접적으로 연관되어 있습니다[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10].***### 핵심 최신 논문목록- **Securing Financial LLMs with Differential Private Fine-Tuning** - 금융 LLM에 차등 개인정보보호(DP) 기법을 적용·벤치마킹한 대표적 최신 논문[1][11].- **Context-Masked Meta-Prompting for Pri..

When FinTech Meets Privacy: Securing Financial - LLMs with Differential Private Fine-Tuning Sichen Zhu∗, Hoyeung Leung∗, Xiaoyi Wang†, Jia Wei‡, Honghui Xu‡§DPFinLLM 기반 금융 감정 분석/고객 QA1.금융에서 감정 분석은 중요하다2. 감정 분석을 위한 자료 충분한 맥락 부족, 간결함3. 기존 자연어 처리(NLP) 모델은 제약4. 모델(LLM)은 뛰어난 제로샷(zero-shot) 우수5. 금융 감정 분석을 위한 검색 증강 방안 제안6. LLM이 감정 레이블 예측 변수로 동작하도록 하는 명령어 튜닝 LLM 모듈7. 신뢰할 수 있는 외부 소스에서 추가 맥락을 검색하는 검색 증강 모..

privacy preserving in LLM within finance industry다음은 "privacy preserving in LLM within finance industry"라는 주제의 참고할 우수 논문 리스트입니다. 각 목차별로 관련 논문과 실제 연구 동향을 반영하였습니다논문 목차 예시1. 서론금융 산업에서 LLM 활용 동향LLM 사용 시 데이터 프라이버시의 중요성[4][5]2. 금융 산업 내 LLM 개인정보보호 도전과제데이터 유출·재식별 위험: 데이터 멤버십/모델 반전 공격 사례[1][4]금융 규제(GDPR, SEC 등)와 LLM 적용 한계[2][5]3. 대형 언어모델 프라이버시 위협 유형멤버십 추론(Membership Inference)·모델 반전(Model Inversion)트레이닝 ..

시스템 경영 측면에서 시스템과 서비스의 개념시스템 경영 측면에서 시스템과 서비스의 개념 및 차이점은 다음과 같이 정리할 수 있다.시스템의 개념시스템은 특정한 목적을 달성하기 위해 여러 관련 구성요소들이 상호작용하는 유기적 집합체로 정의된다. 특히 경영학에서는 조직 전체를 하나의 유기적인 시스템으로 보고, 투입(input)된 자원이나 데이터를 조직화된 변환과정(process)을 통해 목표에 부합하는 산출물(output)로 만들어내는 구조로 이해한다. 시스템 경영은 이러한 시스템을 통합적으로 관리하고 효율성, 생산성, 품질 등을 향상시키는 경영 접근 방식이다[1][2][3].서비스의 개념서비스는 일련의 투입물(인력, 자본, 기계 등)을 변환시켜 고객이 원하는 무형의 산출물을 제공하는 시스템 개념이다. 서비스..

스마트 콜센터의 문제점을 조사하기 위한 주요 요소와 조사 범위는 다음과 같이 정리할 수 있습니다.## 콜센터 조직 효율성- 상담원 인력 운영 최적화 여부 (인원 적정성, 스케줄링) - 상담원 교육 및 숙련도 관리 수준 - 콜 분배 시스템의 효율성 (콜 종류별 적절한 작업 배분) - 업무 프로세스 자동화 및 AI 도입 효과 여부 - 상담원 이직률 및 생산성 지표 - 시스템 장애나 대기 시간 문제 여부 ## 고객 콜 응대 품질 만족도- 고객 문의에 대한 빠른 응답 시간 - 정확하고 일관성 있는 정보 제공 (약관, 상품 내용, 정책 안내 포함) - 고객 문제의 완결 처리율 (FCR, 첫 통화 해결율) - 고객 맞춤형 대안 및 문제 해결 능력 - 상담원 커뮤니케이션 친절도와 전문성 - 고객 ..

This gap depends on the network architecture and reflects that CNN takes more advantage the training data vs. MLP.CNN과 MLP의 개념과 차이와 성능을 정리CNN(Convolutional Neural Network)과 MLP(Multi-Layer Perceptron)는 모두 신경망의 한 종류이나 구조와 처리 방식에서 다음과 같은 차이가 있고, 성능 면에서도 차별점이 있습니다.### MLP (Multi-Layer Perceptron)- MLP는 여러 층의 퍼셉트론 뉴런이 완전 연결(fully connected)로 연결된 다층 신경망 구조이다.- 입력 데이터를 1차원 벡터로 평탄화(flatten)하여 처리한다.- 모든..