딥페이크방지 2

LLM 기반 추출 모델의 보안 위협

LLM을 학습한 추출 모델, 작아도 위험은 동일 LLM을 학습한 추출 모델, 작아도 위험은 동일대형 언어 모델(LLM)이 주류가 되면서 AI 기반 애플리케이션의 범위가 한층 더 확장되고, 그만큼복잡성도 늘었다. 물론 대가도 따른다.www.itworld.co.kr 모델 추출 개념 및 활용추출 모델은 대형 언어 모델(LLM)의 복잡성을 줄이면서도 주요 기능을 모방하는 소형 모델교사 모델의 결과 및 행동 양식을 기반으로 학생 모델을 훈련해 비용 효율성과 추론 속도 개선 가능주로 특정 목적(domain-specific)에 최적화된 경량 모델로 활용됨보안 위협 상속 및 모델 반전 위험추출 모델은 교사 모델의 학습 데이터를 포함한 보안 취약점까지 그대로 상속지적재산권 침해, 개인 식별 정보(PII) 유출, 모델 반..

딥페이크 등 합성 콘텐츠 삭제 요구 권리 도입 및 2025년 개인정보위 주요 계획

개인정보위 "딥페이크 등 합성 콘텐츠, 당사자가 요구하면 삭제" : 네이트 뉴스 개인정보위 "딥페이크 등 합성 콘텐츠, 당사자가 요구하면 삭제" : 네이트 뉴스한눈에 보는 오늘 : IT/과학 - 뉴스 : 개인정보보호위원회가 올해 인공지능(AI) 시대에 발맞춰 개인정보 규율 체계 개선에 나선다. 가명처리 등으로 연구 목적이 어려울 경우 안전조치 이후 원본news.nate.com 개인정보 규율 체계 혁신AI 시대에 부합하는 개인정보 법제 정비를 통해 안전한 개인정보 활용 기반 마련원본 데이터 활용 특례를 개인정보위 심의·의결 하에 허용하며, 가명처리만으로 한계가 있는 연구를 지원딥페이크를 악용한 콘텐츠 삭제 요구권 도입 및 개인정보 합성 행위 금지·처벌 추진지속 가능한 신산업 혁신 기반 마련영상정보처리기기 ..