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KAIST, 제미나이 구조 악용한 '악성 전문가 AI' 보안 위협 첫 규명
연구팀이 제안한 공격 기술 개념도(KAIST 제공) /뉴스1구글 제미나이 등 대부분의 주요 상용 거대언어모델(LLM)은 효율성을 높이기 위해 여러 개의 작은 인공지능(AI) 모델(전문가 AI)을 상황에 따라 선택해 사용하는 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 구조를 활용하고 있다. 그러나 이 구조가 오히려 새로운 보안 위협이 될 수 있다는 사실이 국내 연구진에 의해 세계 최초로 밝혀졌다.한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 전문가 혼합 구조를 악용해 거대언어모델의 안전성을 심각하게 훼손할 수 있는 공격 기법을 세계 최초로 규명했다고 26일 밝혔다.연구팀은 이번 연구에서 전문가 혼합 구조의 근본적인 보안 취약성을 체계적으로 분석했다. 특히 공격자가 상용 거대언어모델의 내부 구조에 직접 접근하지 않더라도 악의적으로 조작된 '전문가 모델' 하나만 오픈소스로 유통될 경우 전체 거대언어모델이 위험한 응답을 생성하도록
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