부분적인 모델 지식만으로도 다중 모델 시스템 공격 가능: 끈기 있는 공격 기법

핵심 개념

다중 모델 시스템에서 공격자는 시스템의 일부 모델에 대한 제한적인 정보만으로도 전체 시스템을 공격하는 효과적인 적대적 공격을 수행할 수 있다.

초록

다중 모델 시스템의 새로운 보안 위협: 부분 정보 기반 공격

본 연구 논문에서는 다중 모델 시스템, 특히 시스템 일부에 대한 제한적인 프록시 접근만 가능한 경우 발생하는 새로운 보안 위협 모델을 제시합니다. 이는 실제 산업 환경에서 시스템의 모든 부분에 대한 프록시 모델을 만드는 것이 불가능하거나, 공격자가 데이터 전처리 또는 적대적 방어와 같은 시스템의 첫 번째 섹션에 대한 정보에 접근할 수 없는 경우 현실적인 시나리오입니다.

본 연구는 마지막 모델에 대한 프록시 모델만 사용 가능한 경우, 다중 모델 시스템에 대한 효과적인 적대적 공격을 만드는 것을 목표로 합니다.

본 논문에서는 'Keep on Swimming Attack (KoS)'라는 새로운 공격 방법을 제안합니다. 이 공격은 시스템의 프록시 불가능한 부분에서 적용된 수정 사항에도 불구하고 공격이 성공적으로 이루어지도록 입력 샘플을 반복적으로 업데이트합니다.
핵심 아이디어는 프록시 가능한 마지막 모델 (h2)에 대한 적대적 공격을 생성하고, 이 공격이 프록시 불가능한 첫 번째 모델 (h1)을 통과한 후에도 여전히 유효한지 확인하는 것입니다. 만약 공격이 h1에 의해 무효화되었다면, h1의 새로운 출력을 기반으로 입력 샘플을 업데이트하고 h2에 대한 공격을 다시 수행합니다. 이 과정을 반복하여 최종적으로 전체 시스템에 대한 적대적 샘플을 생성합니다.

핵심 통찰 요약

Keep on Swimming: Real Attackers Only Need Partial Knowledge of a Multi-Model System

by Julian Colla... 게시일 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23483.pdf

더 깊은 질문

KoS 공격 기법은 텍스트, 음성 등 다른 데이터 유형을 사용하는 다중 모델 시스템에도 효과적으로 적용될 수 있을까?

KoS 공격은 이미지 데이터를 사용하는 시스템에서 효과를 입증했지만, 텍스트, 음성 등 다른 데이터 유형을 사용하는 다중 모델 시스템에도 적용 가능성이 높습니다. 핵심은 공격 대상 시스템의 특성에 따라 ReInsert 연산 을 어떻게 정의하고, SameDomain 함수 를 통해 모델 변형의 영향을 제대로 파악할 수 있는지에 달려있습니다.

텍스트 데이터: 첫 번째 모델이 문장 요약, 개체명 인식 등을 수행하고 두 번째 모델이 분류, 번역 등을 수행하는 시스템을 가정해 보겠습니다. 이 경우 ReInsert 연산은 첫 번째 모델의 출력을 원본 문장에 반영하는 방식으로 정의될 수 있습니다. 예를 들어, 중요 단어 강조, 요약된 문장 삽입 등이 가능합니다. SameDomain 함수는 변경된 입력 텍스트가 여전히 문법적으로 유효하고 의미적으로 변형되지 않았는지 확인하는 역할을 수행합니다.

음성 데이터: 음성 인식, 음성 합성, 화자 분리 등 다양한 작업을 수행하는 다중 모델 시스템에서도 KoS 공격은 유효할 수 있습니다. 예를 들어, 첫 번째 모델이 음성 분할 및 노이즈 제거를 수행하고 두 번째 모델이 음성 인식을 수행하는 경우, ReInsert 연산은 변조된 음성을 원본 음성에 자연스럽게 합성하는 방식으로 정의될 수 있습니다. SameDomain 함수는 변조된 음성의 음성 인식 성능에 큰 영향을 미치지 않는 선에서 노이즈가 추가되었는지 확인하는 역할을 합니다.
결론적으로 KoS 공격은 데이터 유형에 제한되지 않고 다양한 다중 모델 시스템에 적용될 수 있는 가능성을 지니고 있습니다. 다만, 각 데이터 유형 및 모델의 특성을 고려하여 ReInsert 연산과 SameDomain 함수를 적절하게 정의하는 것이 중요합니다.

다중 모델 시스템에서 각 모델의 보안 수준을 개별적으로 평가하고 강화하는 방식으로 KoS 공격과 같은 취약점을 완화할 수 있을까?

네, 다중 모델 시스템에서 각 모델의 보안 수준을 개별적으로 평가하고 강화하는 것은 KoS 공격과 같은 취약점 완화에 매우 효과적인 방법입니다. 각 모델의 취약점을 개별적으로 분석하고 방어 전략을 수립함으로써 전체 시스템의 보안 수준을 높일 수 있습니다.
다음은 각 모델의 보안 수준을 강화하기 위한 몇 가지 방법입니다.

입력 검증 강화: 각 모델은 입력 데이터에 대한 검증을 강화하여 악의적인 입력으로 인한 공격을 예방해야 합니다. 특히, KoS 공격처럼 이전 모델의 출력을 변조하여 다음 모델을 공격하는 경우, 각 모델은 입력 데이터의 유효성을 엄격하게 검증해야 합니다. 예를 들어, 이미지 크기, 해상도, 형식, 텍스트 길이, 문법, 음성 데이터의 주파수 범위, 샘플링 레이트 등을 제한하고 확인하는 방법을 사용할 수 있습니다.

모델 강건성 향상: 적대적 훈련, 앙상블 기법 등을 활용하여 각 모델의 강건성을 향상시켜야 합니다. 적대적 훈련은 의도적으로 생성된 적대적 예제를 학습 데이터에 추가하여 모델의 방어력을 높이는 방법입니다. 앙상블 기법은 여러 모델을 결합하여 예측의 불확실성을 줄이고, 단일 모델의 취약점을 보완하는 효과를 얻을 수 있습니다.

모델 출력 모니터링 및 분석: 각 모델의 출력을 모니터링하고 분석하여 비정상적인 동작을 감지하고 대응해야 합니다. 특히, 이전 모델의 출력과 비교하여 예측 결과가 크게 달라지는 경우, 공격 가능성을 의심하고 조사해야 합니다. 이상 징후 감지를 위해 머신러닝 기반 이상 탐지 시스템을 활용하거나, 규칙 기반 시스템을 통해 의심스러운 패턴을 탐지할 수 있습니다.

모델 정보 보호: 각 모델의 구조, 파라미터, 학습 데이터 등 중요 정보를 안전하게 보호하여 공격자가 악용하지 못하도록 해야 합니다. 모델 정보에 대한 접근 제어를 강화하고, 암호화 기술을 활용하여 정보 유출을 방지해야 합니다. 또한, 모델 추론 과정을 난독화하여 공격자가 모델의 내부 동작을 분석하기 어렵게 만들 수 있습니다.

다중 모델 시스템의 복잡성으로 인해 모든 모델을 완벽하게 보호하는 것은 어려울 수 있습니다. 그러나 각 모델의 보안 수준을 개별적으로 평가하고 강화하는 것은 KoS 공격과 같은 취약점을 완화하고 전체 시스템의 보안성을 향상시키는 데 필수적인 노력입니다.

인공지능 시스템의 복잡성이 증가함에 따라, 시스템의 일부만 공개하더라도 전체 시스템의 보안이 위협받을 수 있다는 점을 고려했을 때, 미래 인공지능 개발 방향은 어떻게 나아가야 할까?

인공지능 시스템의 복잡성 증가와 더불어 부분적인 정보 공개만으로도 전체 시스템의 보안이 위협받을 수 있다는 점은 미래 인공지능 개발 방향에 중요한 시사점을 제시합니다. 앞으로는 강력한 성능 확보뿐만 아니라 시스템의 안전성과 신뢰성을 보장하는 데 초점을 맞춰 다음과 같은 방향으로 나아가야 합니다.

보안을 고려한 설계 (Security by Design): 시스템 개발 초기 단계부터 보안을 중요하게 고려하는 "보안을 고려한 설계" 패러다임을 도입해야 합니다. 잠재적 위협 모델을 분석하고, 시스템 아키텍처, 데이터 흐름, 알고리즘 등 다양한 측면에서 보안 취약점을 최소화하도록 설계해야 합니다.

설명 가능한 인공지능 (eXplainable AI, XAI): 복잡한 인공지능 시스템의 의사 결정 과정을 이해하고 설명할 수 있는 XAI 기술 개발이 중요합니다. XAI는 시스템의 예측 결과에 대한 신뢰도를 높이고, 잠재적인 편향이나 오류를 감지하고 수정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 공격으로 인한 시스템 변형 여부를 파악하고 복구하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다.

차등 프라이버시 (Differential Privacy): 개인정보 보호의 중요성이 더욱 강조됨에 따라, 데이터 분석 및 모델 학습 과정에서 개인정보를 보호하는 차등 프라이버시 기술 적용이 확대되어야 합니다. 차등 프라이버시는 데이터 세트에서 개별 데이터 항목의 영향을 제한하여 개인정보 유출 위험을 줄이는 데 효과적입니다.

연합 학습 (Federated Learning): 데이터 보안 및 개인정보 보호 강화를 위해 중앙 서버에 데이터를 모으지 않고 분산된 환경에서 모델을 학습하는 연합 학습 기술이 주목받고 있습니다. 연합 학습은 각 기기 또는 서버에서 모델을 학습하고, 학습된 모델 업데이트 정보만 공유하여 개인정보 유출 위험을 줄이면서도 효율적인 협업 학습을 가능하게 합니다.

지속적인 보안 평가 및 강화: 개발된 인공지능 시스템은 지속적인 보안 평가 및 강화 과정을 거쳐야 합니다. 새로운 공격 기법 연구, 취약점 분석, 모의 침투 테스트 등을 통해 시스템의 보안 수준을 지속적으로 점검하고 개선해야 합니다.

인공지능 기술의 발전은 우리 사회에 많은 편익을 가져다줄 수 있지만, 동시에 예상치 못한 위험을 초래할 수도 있습니다. KoS 공격과 같은 새로운 공격 기법 등장은 보안의 중요성을 다시 한번 일깨워줍니다. 미래 인공지능 개발은 단순히 성능 향상에만 집중할 것이 아니라, 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능 시스템 구축을 목표로 해야 합니다.