한 은행이 고객 대출 질문에 답변하기 위해 Amazon Bedrock에서 LLM을 미세 조정하고 있습니다. 모델이 고객의 개인 정보를 노출하지 않도록 은행은 어떤 조치를 취해야 할까요?

LLM 미세 조정 시 개인 정보 노출을 방지하는 가장 효과적인 방법은 미세 조정 데이터셋에서 PII를 사전에 제거하는 것입니다. 이는 모델이 민감한 정보를 학습하거나 생성할 가능성을 근본적으로 차단합니다. Amazon Bedrock Guardrails는 모델의 출력에 대한 안전 장치이지만, 학습 데이터에 PII가 포함되어 있다면 잠재적 노출 위험은 여전히 존재합니다. Top-K 파라미터 증가는 모델의 출력 다양성을 높이지만 PII 노출 방지에는 직접적인 관련이 없습니다. Amazon S3에 데이터를 암호화하여 저장하는 것은 저장 중 보안을 강화하지만, 미세 조정 과정에서 모델이 해당 데이터를 학습할 때 PII 노출 위험을 해결하지는 못합니다.