멤버십추론공격 썸네일형 리스트형 LLM 기반 허위 정보 확산 방지와 관련된 대표 논문 LLM 기반 허위 정보 확산 방지와 관련된 대표 논문LLM 허위정보 방지 연구의 **필요성**, **연구방법**, **연구결과**를 정리한 내용입니다.논문 #1**Sword and Shield: Uses and Strategies of LLMs in Navigating Disinformation**[1]* 필요성- LLM은 인간과 유사한 텍스트를 대량으로 생성할 수 있어, 허위 정보의 생산·확산에 악용될 위험이 큽니다.- 동시에 LLM은 허위 정보 탐지와 완화에도 활용될 수 있어, LLM의 이중적 역할(확산의 '검', 방지의 '방패')을 이해하고 관리하는 연구가 필요합니다.* 연구방법- 25명의 참가자가 참여한 온라인 포럼 시뮬레이션(마피아 게임 유사 환경)에서 LLM을 활용해 허위 정보가 어떻게 생성.. 더보기 AI의 프라이버시 허점: 멤버십 추론 공격 (Membership Inference Attack) 심층 분석 멤버십추론-Membership inference attack에 대한 개념과 정의 , 특징, 기술 요소, 방어기술을 정리AI의 프라이버시 허점: 멤버십 추론 공격 (Membership Inference Attack) 심층 분석인공지능(AI) 모델이 특정 개인의 데이터를 학습했는지 여부를 알아내는 해킹 기법인 '멤버십 추론 공격(Membership Inference Attack)'이 AI 시대의 새로운 프라이버시 위협으로 부상하고 있다. 이 공격은 모델의 예측 결과를 분석하여 학습 데이터셋에 특정 데이터가 포함되었는지를 추론하는 방식으로, 의료 기록이나 금융 정보와 같은 민감한 개인정보 유출로 이어질 수 있어 심각한 우려를 낳고 있다.멤버십 추론 공격의 개념과 정의멤버십 추론 공격은 공격자가 특정 데이터 샘.. 더보기 이전 1 다음