개인정보 보호 백도어 공개: 사전 훈련된 모델이 데이터를 훔칠 수 있는 방법과 이에 대해 취할 수 있는 조치

AI가 가상 비서부터 개인화된 추천까지 모든 것을 주도하는 시대에 사전 훈련된 모델은 많은 애플리케이션에 필수적입니다. 이러한 모델을 공유하고 미세 조정할 수 있는 능력은 AI 개발을 변화시켜 신속한 프로토타입 제작을 가능하게 하고, 협업적 혁신을 촉진하며, 모든 사람이 첨단 기술에 더 쉽게 접근할 수 있게 만들었습니다. Hugging Face와 같은 플랫폼은 이제 회사, 연구원 및 사용자의 거의 500,000개 모델을 호스팅하여 이러한 광범위한 공유 및 개선을 지원합니다. 그러나 이러한 추세가 커짐에 따라 특히 공급망 공격의 형태로 새로운 보안 문제가 발생합니다. 이러한 위험을 이해하는 것은 우리가 의존하는 기술이 계속해서 안전하고 책임감 있게 서비스를 제공하도록 보장하는 데 중요합니다. 이 기사에서는 개인 정보 보호 백도어로 알려진 공급망 공격의 증가하는 위협에 대해 살펴보겠습니다.

AI 개발 공급망 탐색

본 글에서는 AI 모델을 개발, 배포, 활용하는 전체 과정을 설명하기 위해 “AI 개발 공급망”이라는 용어를 사용합니다. 여기에는 다음과 같은 여러 단계가 포함됩니다.

1. 사전 훈련된 모델 개발: 사전 훈련된 모델은 대규모의 다양한 데이터 세트에 대해 초기에 훈련된 AI 모델입니다. 특정하고 작은 데이터세트로 미세 조정되어 새로운 작업을 위한 기반 역할을 합니다. 프로세스는 원시 데이터를 수집하고 준비하는 것부터 시작되며, 그런 다음 훈련을 위해 정리되고 구성됩니다. 데이터가 준비되면 모델이 이에 대해 훈련됩니다. 이 단계에서는 모델이 데이터로부터 효과적으로 학습할 수 있도록 상당한 계산 능력과 전문 지식이 필요합니다.
2. 모델 공유 및 배포: 사전 훈련된 모델은 종종 Hugging Face와 같은 플랫폼에서 공유되어 다른 사람들이 다운로드하여 사용할 수 있습니다. 이러한 공유에는 원시 모델, 미세 조정된 버전, 심지어 모델 가중치 및 아키텍처도 포함될 수 있습니다.
3. 미세 조정 및 적응: AI 애플리케이션을 개발하기 위해 사용자는 일반적으로 사전 훈련된 모델을 다운로드한 다음 특정 데이터 세트를 사용하여 미세 조정합니다. 이 작업에는 목표 작업에 대한 효율성을 높이기 위해 더 작은 작업별 데이터 세트에서 모델을 재교육하는 작업이 포함됩니다.
4. 전개: 마지막 단계에서는 모델이 실제 애플리케이션에 배포되어 다양한 시스템과 서비스에서 사용됩니다.

AI의 공급망 공격 이해

A 공급망 공격 범죄자들이 보다 안전한 조직을 침해하기 위해 공급망의 취약한 지점을 이용하는 사이버 공격의 한 유형입니다. 공격자는 회사를 직접 공격하는 대신 회사가 의존하는 타사 공급업체나 서비스 제공업체를 손상시킵니다. 이를 통해 회사의 데이터, 시스템 또는 인프라에 대한 거부감 없이 액세스할 수 있는 경우가 많습니다. 이러한 공격은 신뢰할 수 있는 관계를 악용하여 발견하고 방어하기가 더 어렵기 때문에 특히 피해가 큽니다.

AI의 맥락에서, 공급망 공격 모델 공유, 배포, 미세 조정 및 배포와 같은 취약한 지점에 대한 악의적인 간섭이 포함됩니다. 모델이 공유되거나 배포되면 공격자가 유해한 코드를 삽입하거나 백도어를 생성할 가능성이 있어 변조 위험이 증가합니다. 미세 조정 중에 독점 데이터를 통합하면 새로운 취약점이 발생하여 모델의 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다. 마지막으로 배포 시 공격자는 모델이 구현된 환경을 표적으로 삼아 잠재적으로 모델의 동작을 변경하거나 민감한 정보를 추출할 수 있습니다. 이러한 공격은 AI 개발 공급망 전반에 걸쳐 심각한 위험을 나타내며 특히 탐지하기 어려울 수 있습니다.

개인 정보 보호 백도어

개인 정보 보호 백도어는 AI 모델 내에 숨겨진 취약성이 내장되어 민감한 데이터나 모델의 내부 작동에 대한 무단 액세스를 허용하는 AI 공급망 공격의 한 형태입니다. AI 모델이 입력을 잘못 분류하게 만드는 기존 백도어와 달리 개인 정보 보호 백도어는 개인 데이터 유출로 이어집니다. 이러한 백도어는 AI 공급망의 다양한 단계에서 도입될 수 있지만, 공유가 쉽고 일반적인 미세 조정 관행으로 인해 사전 훈련된 모델에 포함되는 경우가 많습니다. 개인 정보 보호 백도어가 설치되면 이를 악용하여 사용자 데이터, 독점 알고리즘 또는 기타 기밀 세부 정보와 같이 AI 모델에서 처리하는 민감한 정보를 비밀리에 수집할 수 있습니다. 이러한 유형의 위반은 장기간 감지되지 않고 영향을 받는 조직이나 해당 사용자가 모르는 사이에 개인 정보 보호 및 보안이 손상될 수 있기 때문에 특히 위험합니다.

• 데이터 도용을 위한 개인 정보 보호 백도어: 이런 종류의 백도어 공격, 악의적인 사전 훈련된 모델 제공자는 모델의 가중치를 변경하여 향후 미세 조정 중에 사용되는 모든 데이터의 개인 정보를 손상시킵니다. 모델의 초기 훈련 중에 백도어를 삽입함으로써 공격자는 미세 조정 중에 특정 데이터 포인트를 조용히 캡처하는 "데이터 트랩"을 설정합니다. 사용자가 민감한 데이터로 모델을 미세 조정하면 이 정보가 모델의 매개변수 내에 저장됩니다. 나중에 공격자는 특정 입력을 사용하여 이 갇힌 데이터의 릴리스를 트리거하여 미세 조정된 모델의 가중치에 포함된 개인 정보에 액세스할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 공격자는 위험 신호를 발생시키지 않고 민감한 데이터를 추출할 수 있습니다.

• 모델 중독을 위한 개인 정보 보호 백도어: 이러한 유형의 공격에서는 공격자가 특정 입력의 멤버십 상태를 변경하는 것을 목표로 하는 멤버십 추론 공격을 활성화하기 위해 사전 훈련된 모델을 목표로 합니다. 이 작업은 다음을 통해 수행할 수 있습니다. 중독 기술 이는 이러한 목표 데이터 포인트의 손실을 증가시킵니다. 이러한 포인트를 손상시키면 미세 조정 프로세스에서 제외될 수 있으며, 이로 인해 모델은 테스트 중에 더 높은 손실을 표시하게 됩니다. 모델이 미세 조정됨에 따라 훈련된 데이터 포인트에 대한 기억이 강화되는 반면, 중독된 데이터 포인트는 점차 잊어버리므로 눈에 띄는 손실 차이가 발생합니다. 공격은 포함된 데이터 포인트와 제외된 데이터 포인트 간의 불일치를 강조하기 위해 손실을 조작하는 것을 목표로 깨끗한 데이터와 오염된 데이터를 혼합하여 사전 훈련된 모델을 훈련함으로써 실행됩니다.

개인정보 백도어 및 공급망 공격 방지

개인 정보 보호 백도어 및 공급망 공격을 방지하기 위한 주요 조치 중 일부는 다음과 같습니다.

• 소스 진위성 및 무결성: 항상 엄격한 보안 정책을 갖춘 잘 확립된 플랫폼 및 조직과 같은 평판이 좋은 소스에서 사전 훈련된 모델을 다운로드하십시오. 또한 해시 확인과 같은 암호화 검사를 구현하여 배포 중에 모델이 변조되지 않았는지 확인합니다.
• 정기 감사 및 차등 테스트: 코드와 모델을 정기적으로 감사하여 비정상적이거나 승인되지 않은 변경 사항에 세심한 주의를 기울이십시오. 또한 다운로드한 모델의 성능과 동작을 알려진 클린 버전과 비교하여 차등 테스트를 수행하여 백도어의 신호일 수 있는 불일치를 식별합니다.
• 모델 모니터링 및 로깅: 배포 후 모델의 동작을 추적하기 위해 실시간 모니터링 시스템을 구현합니다. 비정상적인 동작은 백도어의 활성화를 나타낼 수 있습니다. 모든 모델 입력, 출력 및 상호 작용에 대한 자세한 로그를 유지합니다. 이러한 로그는 백도어가 의심되는 경우 포렌식 분석에 매우 중요할 수 있습니다.
• 정기 모델 업데이트: 업데이트된 데이터와 보안 패치로 모델을 정기적으로 재교육하여 잠재적인 백도어가 악용될 위험을 줄입니다.

히프 라인

AI가 일상 생활에 더욱 깊이 자리잡게 되면서 AI 개발 공급망을 보호하는 것이 중요해졌습니다. 사전 훈련된 모델은 AI의 접근성과 다양성을 높이는 동시에 공급망 공격 및 개인 정보 보호 백도어를 포함한 잠재적인 위험을 초래합니다. 이러한 취약점은 민감한 데이터와 AI 시스템의 전반적인 무결성을 노출시킬 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하려면 사전 학습된 모델의 소스를 확인하고, 정기적인 감사를 수행하고, 모델 동작을 모니터링하고, 모델을 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다. 경계심을 갖고 이러한 예방 조치를 취하면 우리가 사용하는 AI 기술을 안전하고 안정적으로 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.