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인공지능 보안 위협 4가지  - 3. Model Inversion Attack

IT오이시이 2025. 6. 29. 13:21
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인공지능 보안 위협 4가지

다음은 대표적인 인공지능 보안 위협 4가지와 그에 대응하는 방어 기법 을 알아 봅니다.

. AI 모델의 학습이 데이터에 의존하기 때문에, 이러한 데이터의 양과 질이 AI 모델의 작업 성능에 큰 영향을 끼칠 수 있습니다.

하지만, 일반적인 상황에서 질 좋은 대량의 데이터를 수집하기 위해서는 많은 노력이 필요합니다.

즉,일반적인 상황에서 성능이 매우 높은 AI 모델을 학습하기 어렵다는 것을 의미합니다. 그렇기 때문에 자본을 가진 여러 기업들이 자사가 수집한 대량의 데이터를 통해 AI 모델을 훈련시켜 고객에게 API 형태로 AI 모델 서비스를 제공하는 사업이 증가하고 있습니다.
이를 MLasS (Machine Learning as Service)라고 하며, Amazon, Microsoft 등과 같은 세계적인 대기업과 여러 중소기업에서 서비스를 진행하고 있다.

🛡️ 인공지능 보안 위협 과 방어 기법 요약
공격 유형 설명 대표 방어 기법 관련 연구 논문
1. Poisoning Attack 학습 데이터에 악성 데이터를 주입하여 모델 성능 저하 유도 데이터 증강 기반 방어, 이상치 탐지, 클린 라벨 필터링 데이터 증강 기반의 포이즈닝 방어 기법
2. Adversarial Attack 테스트 데이터에 미세한 노이즈를 추가해 모델 오작동 유도 적대적 학습, 이미지 복원, Attention 기반 방어 적대적 AI 공격 및 방어 기법 연구 Attention 기반 강건성 향상 연구
3. Model Inversion Attack 모델 출력값을 반복 분석하여 학습 데이터 복원 출력 왜곡, 데이터 셔플링, 차등 프라이버시 생성형 모델 기반 방어 기법 ViT 기반 방어 기법
Model Extraction Attack 반복 쿼리로 모델 구조 및 성능 복제 출력 제한, 쿼리 탐지, 워터마킹, 데이터 비식별화 딥러닝 모델 추출 공격 동향 및 방어 ECG 데이터 기반 방어 기법

인공지능 보안 위협 - 3. Model Inversion Attack

🧪 3. Model Inversion Attack : 학습모델 출력

Model Inversion Attack은 “학습된 모델의 출력·로그잇(logit) 정보와 공격자 제어 입력을 활용해, 모델이 학습한 민감한 원물(예: 개인 얼굴 이미지·의료 기록)을 재구성하는 기법”입니다.

주요 내용을 정리하면 다음과 같습니다.

  1. 핵심 아이디어
    • 공격자는 모델에 반복적으로 쿼리하면서 반환된 확률 분포(confidence score), 로짓(logit) 등을 활용해 입력 값이나 학습 데이터의 특징을 역추론합니다.
    • 예컨대, 얼굴 인식 모델에 “이 벡터가 누구일 확률이 높냐”를 반복 물으면, 원본 인물의 얼굴 패턴을 복원할 수 있습니다.
  2. 공격 단계
    • 초기 입력 설정
      – 랜덤 노이즈나 평균 이미지 등으로 시작
    • 역전파 기반 최적화
      – 출력 차이를 최소화하는 방향으로 입력(또는 중간 피처 맵)을 수정
      – 모델 파라미터를 고정하고, 입력값만 gradient descent로 업데이트
    • 반복 수행
      – clean sample에 가까워질 때까지 반복
    • 결과 이미지 복원
      – 최적화된 입력이 곧 학습 데이터의 근사본
  3. 공격 환경
    – White-box: 내부 파라미터·그래디언트 접근 가능 → 더 정교한 복원
    – Black-box: 출력 확률만 활용 → query 수가 많지만 여전히 재구성 가능
  4. 평가 지표
    • SSIM (구조적 유사도)
    • PSNR (신호대잡음비)
    • 분류 정확도(복원 이미지가 원본 클래스로 분류되는 비율)
  5. 대표 연구
    – Fredrikson et al., “Model Inversion Attacks That Exploit Confidence Information and Basic Countermeasures” (USENIX ’15)
    • 얼굴 인식·약물 반응 모델을 대상으로, confidence score만으로 민감 정보 복원 성공을 시연
    – He et al., “Reconstructing Training Data from Model Gradients” (ICLR ’20)
    • gradient 신호만으로 high-fidelity 이미지 복원
  6. 방어 기법
    1. 출력 왜곡(Output Perturbation)
      – confidence score에 노이즈 추가 or top-k 결과만 반환
    2. 차등 프라이버시(Differential Privacy)
      – DP-SGD 같은 기법으로 학습해 개별 샘플 영향 축소
    3. 정규화/워터마킹
      – gradient clipping, 모델 파라미터 워터마크 삽입으로 역추론 난이도 상승
    4. 쿼리 제한(Query Rate Limiting)
      – 단일 계정·IP당 호출 횟수 제한

🛡️ 1.3 Model Extraction Attack 방어 전략 비교
방어 전략 설명 장점 단점
출력 노이즈 추가 모델 출력에 무작위성 삽입 복제 방지 효과 높음 정확도 저하 가능성
워터마킹 출력에 식별 정보 삽입 불법 복제 추적 가능 구현 복잡도 있음
쿼리 모니터링 비정상적인 쿼리 패턴 탐지 실시간 탐지 가능 정교한 공격은 탐지 어려움
API 접근 제어 인증/권한 기반 접근 제한 사전 차단 가능 사용자 불편 가능성
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