IIT 봄베이와 어도비 리서치 연구진이 LLM의 출력 텍스트만으로 원본 프롬프트를 거의 완벽한 정확도로 복원하는 역방향 언어 모델을 개발했다. '이전 토큰 예측(Previous-Token Prediction)'이라 불리는 이 기법은 모델 가중치에 접근할 필요가 없고 서로 다른 여러 모델에도 적용 가능하다는 것이 특징이다. 이는 독자적인 시스템 프롬프트에 의존하는 기업들에게 심각한 보안 위협이 될 수 있다는 점에서 주목된다.
- •IIT 봐베이·어도비 리서치, LLM 출력만으로 원본 프롬프트를 복원하는 역방향 언어모델 개발
- •기법명은 '이전 토큰 예측(Previous-Token Prediction)', 모델 가중치 접근 불필요
- •서로 다른 여러 LLM에 걸쳐 작동 가능
- •독자적 시스템 프롬프트를 사용하는 기업에 심각한 보안 위협 가능성 제기
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Researchers can now reverse-engineer LLM prompts from output text with near-perfect accuracy
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Researchers at IIT Bombay and Adobe Research have built an inverse language model that reconstructs the original prompt from an LLM's output with near-perfect accuracy. Their method, called "Previous-Token Prediction," doesn't need access to model weights and works across different models. For companies relying on proprietary system prompts, this could be a serious security risk. The article Researchers can now reverse-engineer LLM prompts from output text with near-perfect accuracy appeared fir
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