안전한 데이터 관행: AI 훈련 및 추론 시 보안 전략
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
AI 개발자, 데이터 과학자, 보안 전문가
- 난이도: 중급~고급 (데이터 전처리, 모델 보안, 보안 도구 활용 등 기술적 내용 다루움)
핵심 요약
- 데이터 익명화 및 정화: PII(개인 식별 정보) 제거, profanity 및 adversarial samples 필터링을 통해 모델 오염 방지
- 추론 시 보안 강화: Input filtering, token limit 설정, response monitoring으로 sensitive content 및 toxic outputs 차단
- 데이터 관리 최적화: DVC, Weights & Biases 등의 도구로 dataset versioning & audit 수행, differential privacy 적용
섹션별 세부 요약
1. 데이터 처리 위험 요약
- Training data leaks: PII, 비밀 정보가 모델 가중치에 포함될 수 있음
- Data poisoning: 악의적 입력으로 모델 성능 저하 유발 가능
- Inference-time attacks: 사용자 입력으로 민감 정보 추출 또는 해독 유발
- Logging leaks: 디버깅 과정에서 민감 정보가 로그에 저장될 수 있음
2. 훈련 데이터 관리 전략
- Anonymize user data: 이름, 이메일 등 PII 제거, code[EMAIL] 형식으로 대체
- Validate & sanitize: profanity, malformed JSON, extreme token length 필터링
- Limit memorization: LLM fine-tuning 시 differential privacy, shuffling, dropout 적용
- Version & audit datasets: DVC, Weights & Biases 등으로 데이터 출처 및 변경 내역 추적
3. 추론 시 보안 조치
- Input filtering: HTML, 주입 패턴 제거, raw input 직접 전달 금지
- Token limits: character/token limit 설정으로 메모리 초과 방지
- Response monitoring: sensitive content, private data echo, forbidden topics 차단 필터링
- Avoid logging full prompts: partial logging 또는 masking 적용
4. 사례: 고객 지원 데이터 훈련 시 위험 및 대응
- Potential risks:
- 사용자 이름, 이메일이 가중치에 포함
- 톡스트 내 toxic language가 출력에 영향
- Mitigations:
- 이메일 redact (john@example.com → code[EMAIL])
- edge cases, flagged tickets 필터링 스크립트 사용
- known samples로 unintended memorization 테스트
5. 보안 도구 활용
- Presidio (Microsoft): PII 감지 및 제거
- Cleanlab: 라벨 오류 및 이상치 탐지
- TextAttack/OpenPrompt: poisoned inputs 시뮬레이션 및 테스트
- Datasette: permissioning 기반 데이터 탐색 공유
6. 라이브러리 및 파이프라인 보안
- LangChain, LlamaIndex, RAG pipelines 사용 시 custom data guards 구현 권장
결론
- AI 보안의 핵심은 데이터 위생: PII 제거, input filtering, response monitoring을 통해 data leakage 및 inference-time attacks 예방
- 도구 활용: Presidio, Cleanlab, DVC 등으로 보안 및 데이터 관리 자동화
- 실무 팁: token limit, partial logging 적용, differential privacy 기법 도입
- 최종 권장사항: 모델 훈련 데이터 및 추론 입력을 비밀번호처럼 관리 (clean, guarded, trusted)