기계 학습 모델에 대한 적대적 공격: 증가하는 위협의 이해와 방어
기계 학습(ML) 모델에 대한 적대적 공격이 점차 정교해지고 빈번해지고 있으며, 많은 기업들이 AI 관련 보안 사고를 경험하고 있음을 인정하고 있습니다. AI 기술의 광범위한 채택은 위협의 범위를 빠르게 확대하고 있어 조직들이 이에 발맞추기 어려운 상황입니다. 최근 가트너 조사에 따르면 73%의 기업이 수백 혹은 수천 개의 AI 모델을 운영하고 있습니다.
HiddenLayer의 연구에 따르면 77%의 기업이 AI 관련 유출 사고를 확인했으나, 나머지 기업들은 잠재적 공격에 대해 불확실한 상황입니다. 특히, 5개 기업 중 2개는 AI 개인정보 유출을 경험했으며, 4개 기업 중 1개는 악의적인 공격으로 분류되었습니다.
적대적 공격의 증가하는 위협
AI가 여러 산업에 스며들면서 공격자들은 ML 모델의 취약점을 exploit하기 위해 그들의 방법을 정교하게 다듬고 있습니다. 적대적 공격은 데이터 손상, 탈옥 프롬프트 사용, 모델이 분석하는 이미지에 악성 명령을 삽입하는 방식으로 이루어질 수 있습니다. 이러한 방법은 모델을 조작하여 잘못된 예측과 분류를 초래하는 것을 목표로 합니다.
가트너의 연구는 41%의 조직이 어떤 형태로든 AI 보안 사고를 경험했으며, 이 중 60%는 내부 데이터 유출로 인해, 27%는 AI 인프라에 대한 악의적 공격으로 발생했음을 보여줍니다. 심지어 모든 AI 사이버 공격의 30%는 훈련 데이터 오염, AI 모델 도난, 또는 적대적 샘플 사용과 연관될 것으로 예상됩니다.
네트워크 보안에 미치는 영향
적대적 ML 공격은 네트워크 보안에 상당한 위협을 가하고 있으며, 국가 행위자들은 적대자의 인프라를 방해하기 위해 은밀한 전략을 점점 더 채택하고 있습니다. 미국 정보 커뮤니티의 2024년 연례 위협 평가 보고서는 기업들이 이러한 공격에 대한 네트워크 방어를 강화할 필요성을 강조합니다.
연구에 따르면 복잡한 네트워크 환경은 고급 ML 기술을 요구하며, 이는 공격자들에게 새로운 취약점을 제공하게 됩니다. 연결된 장치와 데이터의 급증으로 인해 기업들은 자금이 풍부한 악의적 행위자와의 끊임없는 싸움에 놓여 있습니다. 이러한 위협으로부터 보호하기 위해 조직들은 효과적인 전략과 도구를 채택해야 합니다.
Cisco, DarkTrace, Palo Alto Networks와 같은 업계 선도 기업들은 AI 및 ML 전문 지식을 활용하여 네트워크 위협을 탐지하고 인프라를 보호하고 있습니다. Cisco의 Robust Intelligence 인수는 ML 모델 보호의 중요성을 일깨워줍니다.
적대적 공격 이해하기
적대적 공격은 데이터 무결성과 ML 모델의 강인성에서의 취약점을 exploit합니다. 미국 국립 표준 기술 연구소(NIST)는 몇 가지 일반적인 적대적 공격 유형을 정의하고 있습니다:
1. 데이터 오염: 공격자가 모델의 훈련 세트에 악성 데이터를 삽입하여 성능을 저하시킵니다. 재정 및 의료 분야에서 거의 30%의 AI 활용 기업이 이러한 공격을 경험했다고 보고했습니다.
2. 회피 공격: 입력 데이터를 변경하여 ML 모델을 오도합니다. 예를 들어 이미지에 미세한 수정을 가하면 모델이 객체를 잘못 분류하게 되어 자율주행 차량과 같은 분야에서 위험을 초래할 수 있습니다.
3. 모델 역전: 이 방법을 통해 공격자는 모델 출력에서 민감한 정보를 유추할 수 있으며, 특히 의료 및 재정 데이터의 기밀성에 문제가 발생할 수 있습니다.
4. 모델 도용: 공격자는 반복적인 API 쿼리를 통해 모델 기능을 복제할 수 있으며, 이는 AI 모델 내 지적 재산권 및 영업 비밀에 대한 우려를 초래합니다.
AI 시스템에서의 취약점 인식
ML 모델을 적대적 공격으로부터 효과적으로 보호하기 위해서는 조직이 주요 분야에서의 취약점을 인식해야 합니다:
- 데이터 거버넌스: 강력한 데이터 관리 관행은 데이터 오염 및 편향 공격으로부터의 위험을 감소시킬 수 있습니다. 조직은 엄격한 데이터 통제로 검증 프로세스를 도입해야 합니다.
- 적대적 훈련: 이 기술은 모델의 방어력을 강화하기 위해 부정적인 예를 사용합니다. 적대적 훈련은 긴 훈련 시간을 필요로 하며 정확도에 영향을 미칠 수 있지만, 공격에 대한 회복력을 높이는 데 필수적입니다.
- API 보안: 외부에 노출된 API는 모델 도용 공격의 일반적인 표적입니다. API 보안을 강화하는 것은 민감한 데이터와 AI 모델을 보호하는 데 필수적입니다.
ML 모델 보안을 위한 모범 사례
적대적 공격과 관련된 위험을 줄이기 위해 조직들은 다음과 같은 모범 사례를 채택해야 합니다:
- 철저한 데이터 및 모델 관리: 데이터 오염 방지를 위한 철저한 데이터 정화와 함께 제3자 데이터 소스의 정기적인 거버넌스 리뷰를 수행합니다. 모델 성능의 지속적인 모니터링 또한 필수적입니다.
- 적대적 훈련 구현: Fast Gradient Sign Method (FGSM)와 같은 방법을 사용하여 모델의 회복력을 강화하고 공격 탐지를 도와야 합니다.
- 동형 암호화 활용: 이는 암호화된 데이터에서 안전한 계산을 가능하게 하여 특히 민감한 분야에서 프라이버시를 유지합니다.
- API 보안 강화: AI 기반 통찰력을 활용하여 실시간으로 취약점을 모니터링하고 보호하며, 공격 접점을 줄입니다.
- 정기 모델 감시 실시: 주기적인 리뷰는 취약점을 식별하고 ML 모델에서 데이터 드리프트를 해결하는 데 필수적입니다.
ML 모델 보안을 위한 기술적 솔루션
적대적 공격에 대응할 수 있는 신기술에는 다음이 포함됩니다:
- 차등 프라이버시: 이 기술은 모델 출력에 노이즈를 추가하여 성능을 크게 저하시키지 않으면서 민감한 정보를 보호합니다.
- AI 기반 보안 액세스 서비스 에지(SASE): 이러한 통합 네트워킹 및 보안 솔루션은 하이브리드 환경에서 강력한 보호를 제공합니다. Cisco와 Fortinet는 SASE 채택의 선두주자로, 분산 기업 네트워크의 보안 조치를 강화하고 있습니다.
- 동형 암호화가 적용된 연합 학습: 이 분산 훈련 방법은 데이터 기밀성을 유지하면서 협력적인 AI 모델 개발을 가능하게 합니다.
적대적 공격으로부터의 방어
데이터 오염, 모델 역전 및 회피와 같은 적대적 위협의 확산으로 인해 의료 및 금융 산업은 특히 취약합니다. 조직은 강력한 데이터 관리, 적대적 훈련 및 안전한 API 관행과 같은 기술을 활용하여 이러한 공격과 관련된 위험을 상당히 줄일 수 있습니다. AI 기반 SASE 솔루션을 수용하는 것은 이러한 적대적 위협에 대한 네트워크 방어를 더욱 강화합니다.
순위 목록
