연구진은 LLM의 학습 데이터 유출 가능성을 평가하는 새로운 프레임워크 'PropMe'를 제안했어요. PropMe는 공격적인 프롬프트와 일반적인 사용 환경에서의 기억력 차이를 비교하여 유출 가능성을 측정해요. Comma와 DFM Decoder 모델을 분석한 결과, 공격적인 프롬프트에 의해 학습 데이터가 유출될 가능성은 높지만, 일반적인 사용 환경에서는 드물다는 사실이 확인됐어요.