로컬 대규모 언어 모델도 데이터 유출 위험은 남는다
로컬에서 을 실행하면 외부 서비스로 데이터를 보내지 않고 쓸 수 있어 속도, 통제력, 규모가 커졌을 때의 비용 면에서 이점이 있을 수 있다. 하지만 이 곧 안전을 뜻하지는 않는다. 데이터는 로그, 플러그인, 모델 다운로드, 잘못 설정된 권한, 프롬프트에 무심코 붙여 넣은 내용 같은 경로로 새어 나갈 수 있다.
안전하게 쓰려면 설치 전부터 무엇을 보호할지 정해야 한다. 고객 개인정보, 내부 전략 문서, , 의료 기록처럼 모델이 다룰 데이터를 구분하고, 유출되면 규제 문제, 경쟁상 손실, 평판 피해 중 무엇이 생길지 따져야 한다. 위험 요인도 악성코드, 호기심 많은 동료, 감염된 의존성, 실수로 인한 공유처럼 구체적으로 생각해야 한다.
기본 원칙은 명시적으로 허용한 것 외에는 어떤 데이터도 기기 밖으로 나가지 않게 하는 것이다.
핵심 포인트
- 은 외부 서비스 의존을 줄이고 대규모 사용 시 비용을 낮출 수 있다.
- 로컬이어도 로그, 플러그인, 모델 다운로드, 권한 설정 때문에 데이터가 유출될 수 있다.
- 설치 전에 모델이 다룰 데이터와 유출 시 피해를 먼저 정리해야 한다.
- 악성코드, 동료의 접근, 감염된 의존성, 실수로 인한 공유를 위험 요인으로 봐야 한다.
- 명시적으로 허용한 경우가 아니라면 데이터가 기기 밖으로 나가지 않게 해야 한다.