연구진은 LLM의 프라이버시 영향평가(PIA) 자동화 능력을 검증하는 최초의 공개 벤치마크 PIA-Bench를 제시했다. 미국 연방기관이 발간한 전문가 작성 PIA 499건을 감사해 구조화된 PIA 73건(프라이버시 위험 451건, 완화조치 831건)을 정제했으며, 이를 통해 LLM이 복잡한 시스템의 프라이버시 위험을 평가하고 완화책을 제안하는 능력을 평가했다. 즉시 사용 가능한 기성 LLM들이 의미 있는 평가를 만들어냈지만 개선 여지도 드러났다. 연구진은 도메인 특화 워크플로 개선, 책임성 있는 LLM 인프라 구축, PIA 품질 표준 신설을 향후 과제로 제시하며, 전문 인력이 부족한 팀에서 규제상 의무화된 PIA를 수행할 때 LLM 활용 가능성과 한계를 동시에 조명한다.

• •LLM의 프라이버시 영향평가(PIA) 자동화 능력을 검증하는 최초의 공개 벤치마크 PIA-Bench 제시
• •미국 연방기관의 전문가 작성 PIA 499건을 감사해 구조화된 73건(위험 451건, 완화조치 831건) 정제
• •기성 LLM들이 의미 있는 프라이버시 위험 평가와 완화책 제안을 생성함을 확인
• •동시에 향후 개선이 필요한 구체적 취약점도 드러남
• •도메인 특화 워크플로, 책임성 있는 LLM 인프라, PIA 품질 표준 마련을 향후 과제로 제언