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이 논문은 기계 학습 모델의 학습 및 배포와 관련된 보안 및 프라이버시 위험을 평가하기 위한 오픈 소스 라이브러리인 AIJack을 소개합니다.
Tiivistelmä
이 논문은 기계 학습 모델의 보안 및 프라이버시 위험을 평가하기 위한 오픈 소스 라이브러리인 AIJack을 소개합니다.
기계 학습 기술이 발전함에 따라 모델 훼손, 데이터 유출 등의 보안 위협이 대두되고 있습니다. 따라서 기계 학습 모델의 안전한 통합을 위해서는 이러한 취약점에 대한 이해가 필수적입니다.
AIJack은 다양한 공격 및 방어 기법을 통합 API로 제공하여 이러한 위험을 평가할 수 있도록 합니다. PyTorch 및 scikit-learn과 호환되어 기존 코드에 쉽게 통합할 수 있습니다.
AIJack은 모든 공격 및 방어 기법을 지원하며, C++ 백엔드를 사용하여 확장성을 높였습니다. 또한 MPI 기반 연합 학습을 지원하여 고성능 컴퓨팅 시스템에 배포할 수 있습니다.
다양한 예제 코드를 통해 AIJack의 활용 방법을 보여줍니다. 예를 들어 FGSM 공격, PixelDP 방어, MIFACE 모델 역추적 공격, DPSGD 차등 프라이버시 방어, FedAVG 연합 학습 등을 구현할 수 있습니다.
AIJack은 기존 라이브러리와 달리 공격과 방어 기법을 포괄적으로 지원하여 사용자가 다양한 시나리오를 쉽게 실험할 수 있습니다.
Tilastot
기계 학습 모델은 악의적인 공격자에 의해 정확도가 크게 저하될 수 있다.
모델 역추적 공격을 통해 학습 데이터를 복원할 수 있다.
연합 학습에서 악의적인 클라이언트가 모델 업데이트를 조작하여 전체 모델의 성능을 저하시킬 수 있다.
Lainaukset
"최근 연구에 따르면 학습 데이터 도용 및 악의적 공격자에 의한 모델 조작 등의 잠재적 위협이 존재한다."
"기계 학습 모델의 보안 및 프라이버시 취약점에 대한 종합적인 이해가 실제 제품에 기계 학습을 안전하게 통합하는 데 필수적이다."
"AIJack은 통합 API를 통해 다양한 공격 및 방어 기법을 제공함으로써 사용자가 쉽게 실험할 수 있도록 한다."