강충원 학생의 연구는 기존 멀티모달 대규모 언어 모델(Multimodal Large Language Models, MLLMs)의 탈옥(jailbreak) 취약성 연구가 이미지 입력에 집중되어 있다는 한계를 보완하고자, OpenAI 정책에서 규정한 13개의 규정 위반 범주를 포괄하는 비디오 데이터셋인 MCV-SafetyBench를 구축한 것입니다.

 실험 결과, 비디오가 더 다양한 맥락을 포함하고 길이가 길어질수록 MLLMs의 탈옥 취약성이 증가하는 것으로 나타났습니다. 강충원 학생은 "이러한 결과는 비디오 입력의 특성을 고려한 MLLMs 안전성 정렬 연구가 필요함을 시사한다" 고 밝혔습니다.