인공지능 모델 공격 편집하기

인공지능 모델 공격은 머신러닝 및 딥러닝 모델의 오작동, 오판단, 정보 유출 등을 유도하기 위해 설계된 다양한 방식의 위협 행위로, 인공지능 시스템의 보안성과 신뢰성을 심각하게 저해할 수 있다.
==개요==
인공지능 모델은 학습 데이터와 모델 구조에 기반하여 특정 입력에 대한 예측이나 분류를 수행한다. 하지만 공격자는 이 과정을 악용하여 모델이 의도하지 않은 결과를 도출하도록 조작할 수 있으며, 이를 통해 인공지능 시스템을 교란하거나 민감한 정보를 탈취하는 등의 보안 위협이 발생한다. 인공지능 모델 공격은 주로 모델의 입력, 내부 구조, 또는 출력에 대한 조작을 통해 이루어진다.
==주요 공격 유형==
===1. 적대적 공격(Adversarial Attacks)===
*입력 데이터를 사람 눈에는 거의 구별할 수 없을 정도로 미세하게 조작하여 모델이 오분류하게 만드는 공격
*예: 고양이 이미지에 노이즈를 추가하여 개로 분류하게 만들기
*종류:
**화이트박스 공격: 모델의 내부 구조와 파라미터를 알고 있을 때 수행
**블랙박스 공격: 모델의 입력과 출력만으로 수행
===2. 모델 탈취 공격(Model Stealing)===
*서비스된 인공지능 API에 반복적으로 쿼리를 보내 모델의 동작을 모방하거나, 내부 파라미터를 역추론하는 공격
*기업의 기밀 자산인 학습 모델이 경쟁자에게 유출될 수 있음
===3. 멤버십 추론 공격(Membership Inference Attack)===
*특정 데이터가 모델의 학습 데이터에 포함되었는지를 추론하는 공격
*개인 프라이버시 침해 가능성이 높아 데이터 보호 측면에서 심각한 위협
===4. 데이터 중독 공격(Data Poisoning)===
*모델 학습에 사용되는 데이터셋에 악의적인 데이터를 주입하여 모델의 예측 성능을 저하시킴
*훈련 단계에 침투하여 특정 입력에 대해 의도된 결과가 나오도록 유도
===5. 백도어 공격(Backdoor Attack)===
*모델 학습 과정에서 특정 트리거(trigger)와 함께 라벨을 조작하여, 트리거가 포함된 입력에만 잘못된 결과를 출력하도록 함
*정상 동작 중에는 평상시처럼 작동하다가, 특정 패턴 입력 시에만 공격자의 의도대로 작동
==방어 기법==
*적대적 훈련(Adversarial Training): 공격을 고려한 데이터를 포함하여 학습
*모델 압축 및 난수화: 블랙박스 공격에 대한 방어 효과 있음
*입력 검증 및 탐지 시스템 구축
*차등 개인정보 보호(Differential Privacy) 적용
*훈련 및 추론 과정의 무결성 검증
==적용 분야의 위험성==
인공지능 모델 공격은 다음과 같은 고위험 분야에서 치명적인 결과를 유발할 수 있다:
*자율주행차: 교통 표지판 인식 오류
*의료 영상 분석: 병변 오진 유도
*얼굴 인식 시스템: 신원 위조
*금융 신용 평가: 점수 조작
*챗봇 및 자연어 모델: 오답 생성 또는 편향 유포
==같이 보기==
*[[적대적 예제]]
*[[차등 개인정보 보호]]
*[[인공지능 보안]]
*[[머신러닝]]
*[[데이터 중독 공격]]
==참고 문헌==
*Papernot, N. et al. (2016). The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings. IEEE European Symposium on Security and Privacy.
*Carlini, N., & Wagner, D. (2017). Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks. IEEE Symposium on Security and Privacy.
*Tramèr, F. et al. (2016). Stealing Machine Learning Models via Prediction APIs. USENIX Security Symposium.
==각주==
[[분류:보안 공격]]
[[분류:인공지능]]