AI 보안 연구가 공격 연구에 치우쳐 있어, 방어 연구가 부족한 실정입니다. 연관 연구 논문 분석 결과, 연합 학습, 음성 인식, 멤버십 추론, 대규모 언어 모델 등 여러 분야에서 공격 연구 비율이 높게 나타났습니다. 공격 연구는 유리한 조건에서 평가되어 실제보다 위협을 과장하는 경향이 있는 반면, 방어 연구는 엄격한 기준을 충족해야 합니다.
AI 보안 연구는 실제 사용 가능한 방어 기술 개발에 집중해야 합니다.
연구자들은 방어 연구에 대한 인센티브를 강화하여 AI 시스템의 보안성을 높여야 합니다.