LLM02:2023 데이터 유출 설명: 데이터 유출은 LLM이 응답을 통해 실수로 민감한 정보, 독점 알고리즘 또는 기타 기밀 세부 정보를 누출하는 경우 발생합니다. 이로 인해 민감한 데이터 또는 지적 재산에 대한 무단 액세스, 개인 정보 침해 및 기타 보안 위반이 발생할 수 있습니다. 일반적인 데이터 유출 취약점: LLM의 응답에서 민감한 정보를 불완전하거나 부적절하게 필터링하는 경우. LLM의 훈련 과정에서 민감한 데이터를 오버피팅하거나 메모리제이션하는 경우. LLM의 오해 또는 오류로 인해 기밀 정보가 무단으로 공개되는 경우. 예방 방법: LLM이 민감한 정보를 누출하지 않도록 엄격한 출력 필터링 및 문맥 인식 메커니즘을 구현합니다. LLM의 훈련 과정에서 차등 개인 정보 보호 기법이나 기타 데이터..
