연구진이 대규모 언어 모델(LLM)의 임상 활용 시 개인정보 유출 위험을 줄이기 위해 토큰 단위 암호화 프레임워크 'HERALD'을 개발했어요. HERALD은 민감한 토큰만 암호화하고 나머지 문맥은 그대로 유지하여 모델 활용도를 높이는 동시에 개인정보 보호를 강화해요. 공개 데이터셋을 활용한 실험 결과, HERALD은 기존 암호화 방식 대비 성능 손실을 최소화하면서도 개인정보 보호 효과를 제공하는 것으로 나타났어요.