대규모언어모델(LLM)을 의료 분야에 적용할 경우 발생할 수 있는 개인정보 유출 문제를 확인하기 위해 의도적 악성 공격을 시행한 결과 보안침해 확률이 최대 81%에 달하는 것으로 나타났다.
구체적 예시로 수술 준비를 위해 상세한 환자 정보를 제공하는 시스템으로 대규모언어모델을 학습시킨 뒤 의료기록 검토를 요청하는 프롬프트를 인코딩 방식으로 조정한 결과 대규모언어모델이 대답을 생성하는 과정에서 민감한 환자 데이터는 물론 의료진의 이름이나 전문 분야 등 구체적인 정보가 노출됐다.
김영학 교수는 "의료 분야에서 대규모언어모델을 활용했을 때 기대되는 발전이 크지만, 데이터 보안 강화 없이는 심각한 개인정보유출로 이어질 수 있다"며 "민감한 개인정보를 다루는 분야인 만큼 보안의 중요성이 특히 강조되며 독립적으로 운용되는 의료 특화형 대규모언어모델이 필요하다"고 말했다..
뉴스픽의 주요 문장 추출 기술을 사용하여 “뉴스웨이” 기사 내용을 3줄로 요약한 결과입니다. 일부 누락된 내용이 있어 전반적인 이해를 위해서는 본문 전체 읽기를 권장합니다.