반응형 인공지능 안전성2 374. AI 모델의 보안 강화: Universal Jailbreaks 방어 전략 AI 모델의 보안 강화: Universal Jailbreaks 방어 전략 01. 서론AI 기술이 발전함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM)들은 안전하고 신뢰할 수 있는 방식으로 동작해야 한다는 요구가 커지고 있습니다. 특히, Jailbreaking(보안 우회 공격)은 AI 모델이 의도치 않게 위험한 정보를 생성하도록 유도하는 기법으로, 지속적인 보안 위협이 되고 있습니다. 최근 Anthropic의 연구에서는 "Constitutional Classifiers"라는 새로운 방어 시스템을 통해 Universal Jailbreaks(보편적 보안 우회 공격)를 차단하는 방법이 제안되었습니다. 본 글에서는 Universal Jailbreaks란 무엇인지, 이를 방어하기 위한 Constitutional Classif.. 2025. 2. 14. 233. AI 정렬(AI Alignment): 안전한 인공지능을 위한 필수 과제 AI 정렬(AI Alignment): 안전한 인공지능을 위한 필수 과제 01. 서론1) AI 정렬의 중요성 및 필요성AI 정렬(AI Alignment)은 인공지능 시스템이 인간의 가치와 목표에 맞게 행동하도록 하는 과정으로, AI 기술의 발전과 함께 점점 더 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 현대의 AI 시스템은 점점 더 복잡하고 자율적인 특성을 지니고 있으며, 그 결과 인간의 의도와는 다른 방식으로 행동할 가능성이 증가하고 있습니다. 이러한 상황에서 AI 정렬은 AI가 우리의 의도대로 안전하게 작동하도록 보장하는 필수적인 과정입니다. AI 정렬이 실패할 경우, AI 시스템은 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 설정된 목표를 달성하기 위해 예기치 않은 방법을 선택할 수 있으며, .. 2024. 9. 27. 이전 1 다음 반응형
