한국어 초거대언어모델의 개인정보 유출 양상 분석

김은선; 강유진; 조윤식

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김은선 (중앙대학교) 강유진 (중앙대학교) 조윤식 (중앙대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 3,456 - 3,460 (5page)

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Large Language Models (LLMs), which trained on a larger corpus of dataset with huge number of parameters, outperform language models in general tasks. However, as LLMs are increasingly used across different fields, the risk of personal information leakage has increased. In this study, we explore the potential for privacy leakage posed by LLMs, specifically focusing on a Korean-specialized LLM. To analyze the patterns of personal information leakage, we fine-tuned Korean LLM on simulated Korean personal data. When prompted with personal information about a target individual, we find that the LLM partially matches the provided information and generates information that does not match the target but exists in the training dataset.

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