압력하의 정렬: LLM 방어 평가 시 정보에 입각한 적대자의 필요성

Yang 박사 등의 연구는 최첨단 LLM 방어 메커니즘의 취약성을 밝히고, 정보에 입각한 공격자 모델을 고려해야 함을 강조합니다. 특히, 범용 적대적 접미사의 발견은 LLM의 안전성 확보를 위한 더욱 강력한 방어 전략 개발의 시급성을 보여줍니다.

최근 급속도로 발전하는 대규모 언어 모델(LLM)은 챗봇부터 에이전트 시스템까지 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 하지만 프롬프트 주입 및 탈옥과 같은 공격에 취약하다는 우려가 제기되면서, '정렬(Alignment)'이라는 주요 방어 전략이 주목받고 있습니다. Yang 박사 등의 연구진은 최근 발표한 논문 "압력하의 정렬: LLM 방어 평가 시 정보에 입각한 적대자의 필요성"에서 기존의 정렬 기반 방어의 취약성을 밝혀내 충격을 주고 있습니다.

기존의 연구는 탐욕적 좌표 기울기(GCG)와 같은 백색 상자 공격을 사용하여, 거의 0%에 가까운 공격 성공률(ASR)을 보고했습니다. 하지만 연구진은 이러한 결과가 공격자의 정보 접근 수준을 과소평가했기 때문이라고 주장합니다. GCG는 이산 토큰에 대한 검색 공간이 매우 크기 때문에, 성공적인 공격을 찾는 것이 어렵고, 초기 설정에 민감하다는 한계를 가지고 있기 때문입니다.

연구진은 이러한 한계를 극복하기 위해, 정렬 과정에 대한 일부 정보에 접근할 수 있는, 즉 '정보에 입각한' 공격 모델을 제안합니다. 이들은 중간 모델 검사점을 활용하여 GCG를 초기화하는 새로운 백색 상자 공격 기법을 개발했습니다. 각 검사점은 다음 검사점을 위한 발판 역할을 합니다. 놀랍게도, 이 방법은 최첨단(SOTA) 방어 및 모델에서 매우 효과적임이 입증되었습니다.

더 나아가, 연구진은 이러한 정보에 입각한 초기화가 다른 초기화 방법보다 우수하며, 기울기 기반 검사점 선택 전략을 통해 공격 성능과 효율성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다. 가장 주목할 만한 것은, 다양한 입력에 효과적인 단일 접미사인 '범용 적대적 접미사'를 성공적으로 찾아냈다는 점입니다. 이것은 기존의 믿음과 달리, 최첨단 정렬 기반 방어에 대한 효과적인 적대적 접미사가 존재하며, 공격자가 정렬 지식을 활용할 때 기존 공격 방법으로도 이를 찾을 수 있음을 의미합니다.

결론적으로, 이 연구는 현재의 정렬 기반 방법의 취약성을 강조하고, LLM의 안전성을 테스트할 때 더 강력한 위협 모델을 고려해야 함을 시사합니다. 이는 LLM의 안전한 배포 및 활용을 위해 보다 강력하고, 견고한 방어 메커니즘 개발의 필요성을 보여주는 중요한 결과입니다. 향후 연구는 더욱 정교한 공격 모델과 방어 기법에 대한 연구를 통해, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 구축에 기여할 것으로 기대됩니다.