모델 수준 공격 및 방어 전략
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
AI 모델 개발자, 데이터 과학자, 보안 전문가
- 난이도: 중간~고급 (AI 모델 보안 및 정밀한 방어 기법 이해 필요)*
핵심 요약
- 모델 수준 공격은 입력 조작이 아닌 모델 자체를 대상으로 하여, 기밀 데이터 추출, 모델 역공학, 복제, 오작동 유도 등의 위협을 발생시킬 수 있음
- 방어 전략으로는 요청 제한(사용자/IP당 요청 수, 토큰 수), 난수 생성(모델 출력의 예측성 감소), 차별적 사생활 보호(differential privacy) 적용, 출력 필터링(Detoxify, Perspective API 등)이 핵심
- 모델 유출 위험이 높은 경우, 요약층 추가(NDAs 등 기밀 정보 차단), 감사 로그 비활성화, 정규 표현식 필터링 등이 필수적
섹션별 세부 요약
1. 모델 수준 공격의 주요 유형
- 기밀 데이터 추출
- 훈련 데이터에 포함된 특정 정보(예: 환자 사례, 이메일 주소)를 반복 쿼리로 추출
- 모델 역공학
- 모델의 가중치나 구조를 분석하여 복제 가능
- 모델 복제
- 수천 회의 쿼리로 응답을 수집하여 동일한 모델을 재구성
- 오작동 유도
- 일반적인 입력으로 보이는 악의적 쿼리가 분류 모델을 오도
2. 공격이 발생하는 조건
- 과도한 출력 로깅
- 공격자가 패턴을 분석하기 쉬움
- 사용자 요청 제한 미설정
- 브루트포스 공격 가능
- 과도한 과적합
- 특정 데이터 포인트를 예측 가능
- 예측성 높은 출력
- 복제 모델 학습에 유리
3. 방어 전략
- 요청 제한 및 패턴 감지
- 사용자/IP당 요청 수, 토큰 수 제한
- 반복 쿼리 또는 의심스러운 패턴 감지
- 난수 생성 적용
- 모델 응답의 예측성을 낮추어 복제 및 추출을 방지
- 차별적 사생활 보호(differential privacy)
- 훈련 데이터에서 기밀 정보 유출 위험 감소
- 출력 필터링 도구
- Detoxify, Perspective API 등으로 해로운 내용 차단
4. 예시: 법률 계약 요약 모델의 위험 및 방어
- 위험 요소
- NDA 문구 유출, 내부 악의적 사용자에 의한 모델 복제 시도
- 방어 방법
- 요약층 추가 (전체 문장 생성 금지)
- 차별적 사생활 보호 적용
- 민감한 요청 로깅 비활성화
- 응답 난수화 (복제 위험 감소)
결론
- 모델 수준 공격 방어를 위해 요청 제한, 차별적 사생활 보호, 출력 필터링을 반드시 적용해야 함
- 모델 복제 위험이 높은 경우, 요약층 추가 및 정규 표현식 필터링을 통해 유출 방지
- API 기반 모델(OpenAI, Anthropic 등) 사용 시에도 입력/출력 안전성을 책임져야 함
- 다음 포스트에서는 프롬프트 주입(prompt injection) 및 감금 해제(jailbreaking)에 대한 분석을 이어갈 예정