양자 암호학, 특히 양자 키 분배(QKD)는 고전 암호 시스템을 위협하는 양자 컴퓨터의 등장으로부터 안전한 통신을 보장하는 기술로서, BB84 프로토콜을 시작으로 다양한 변형 및 새로운 프로토콜이 개발되어 보안성과 실용성을 높여왔으며, 현재 상용화 단계에 접어들면서 활발한 연구 개발이 이루어지고 있다.
LLM 탈옥은 선형적이거나 보편적인 프롬프트 특징만으로는 완전히 이해될 수 없으며, 비선형적인 특징이 탈옥 성공에 중요한 역할을 한다.
대규모 비전-언어 모델(VLLM)은 뛰어난 성능을 보여주지만, 학습 데이터에 포함된 개인 정보 유출 가능성으로 인해 심각한 보안 문제를 야기하며, 본 연구에서는 VLLM의 멤버십 추론 공격(MIA)을 통해 이러한 문제점을 분석하고 새로운 공격 방법론을 제시하여 VLLM의 데이터 보안 강화 필요성을 제기합니다.
EPSS는 CISA KEV 카탈로그에 포함되기 전 취약점 악용 가능성을 예측하는 데 있어 항상 효과적인 것은 아니며, 오히려 악용 발생을 나타내는 지표로서의 역할을 하는 경우가 더 많습니다.
블록체인 네이밍 시스템(BNS)에서 사용자의 실수를 악용하여 금전적 이득을 취하려는 타이포스쿼팅 공격이 증가하고 있으며, 사용자, 지갑 제공업체 모두 경각심을 가지고 적극적인 대응 방안을 마련해야 한다.
본 논문에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 무단 정보 추출 및 저작권 침해로부터 데이터를 보호하는 새로운 방법인 "데이터 방어" 기술을 제안하고, 이 기술이 개인 정보 보호, 데이터 소유권 및 AI 시스템에 대한 민주적 통제와 같은 중요한 가치를 실현하는 데 기여한다고 주장합니다.