대형 언어 모델 (LLMs) 이 교차 언어적 맥락에 점점 더 많이 배포됨에 따라, 다양한 규제 및 문화적 환경에서의 안전성을 보장하는 것은 중요한 과제가 되었습니다. 그러나 기존의 다국어 벤치마크는 일반적으로 위험 분류 체계와 기계 번역을 크게 의존하여 방벽 모델을 이러한 사전 정의된 범주에만 제한하고 지역별 규제 및 문화적 뉘앙스와 정렬할 능력을 저해합니다. 이러한 격차를 해소하기 위해, 우리는 14 개 언어를 포괄하는 정책 기반 다국어 안전 벤치마크인 ML-Bench 를 소개합니다. ML-Bench 는 지역 규정을 기반으로 직접적으로 구성되었으며, 관할권별 법적 텍스트에서 파생된 위험 범주와 세밀한 규칙은 직접적으로 다국어 안전 데이터 생성을 안내하여 문화적 및 법적으로 정렬된 평가가 가능하게 합니다. ML-Bench 를 바탕으로, 우리는 다국어 안전 판단 및 정책 조건부 준수 평가를 지원하는 Diffusion 대형 언어 모델 (dLLM) 기반 방벽 모델을 개발했습니다. ML-Guard 는 두 가지 변형이 있으며, 빠른 '안전/위험' 확인을 위한 1.5B 경량 모델과 상세한 설명을 통한 맞춤형 준수 확인을 위한 더 강력한 7B 모델입니다. 우리는 6 개 기존 다국어 안전 벤치마크 및 우리 ML-Bench 에서 11 개의 강력한 방벽 베이스라인에 대해 광범위한 실험을 수행하여, ML-Guard 가 이전 방법보다 일관되게 우수함을 보여줍니다. 우리는 ML-Bench 와 ML-Guard 가 규제 인식 및 문화적으로 정렬된 다국어 방벽 시스템 개발을 촉진하는 데 도움이 될 것이라고 희망합니다.