M&S 기반 위협모델링을 활용한 LLM(DeepSeek, GeDAI, ChatGPT)의 해킹 위협과 사이버 보안 연구

김승우

doi:10.31818/JKNST.2025.3.8.1.23

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김승우 (해병대사령부)

저널정보: 한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.8 No.1

발행연도: 2025.3

수록면: 23 - 29 (7page)

DOI: 10.31818/JKNST.2025.3.8.1.23

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대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 기술의 발전을 선도하고 있지만, 동시에 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 적대적 예시 공격과 같은 보안 위협을 초래하고 있다. DeepSeek, GeDAI, ChatGPT를 대상으로 해킹 취약점을 분석하고, 각 모델이 직면한 보안 위협과 이를 방어하기 위한 기술적 대응책을 제시한다. 특히, GeDAI는 2025년 자유의 방패(FS) 연합연습에서 군사 작전 지원을 위해 시범 운용될 예정이며, 군사적 활용 가능성과 보안 강화를 위한 추가적인 연구가 필요하다. 본 연구는 M&S 기반 시뮬레이션 환경에서 Microsoft사의 STRIDE 위협 모델링 기법을 적용하여 LLM의 잠재적 위협을 식별하고, 이를 바탕으로 보안 코딩 및 시스템 설계 측면에서의 대응 방안을 도출함으로써 안전한 LLM 구축 방향성을 제시한다.

#딥시크(DeepSeek) #제다이(GeDAI) #챗지피티(ChatGPT) #해킹(Hacking) #M& #S(Modeling and Simulation)

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