텍스트-이미지 모델에 대한 백도어를 이용한 편향 주입 공격

Основные понятия

텍스트-이미지 생성 모델이 사용자에게 제공하는 편의성 이면에 악의적인 목적으로 사용될 수 있는 보안 취약점이 존재하며, 본 논문에서는 백도어 공격을 통해 사용자에게는 감지되지 않는 미묘한 편향을 모델에 주입하는 방법과 그 위험성을 다룬다.

Аннотация

텍스트-이미지 모델에 대한 백도어를 이용한 편향 주입 공격 연구 논문 요약

참고문헌: Ali Naseh, Jaechul Roh, Eugene Bagdasarian & Amir Houmansadr. "Backdooring Bias into Text-to-Image Models". University of Massachusetts Amherst.

본 연구는 텍스트-이미지 생성 모델, 즉 텍스트를 입력하면 그에 맞는 이미지를 생성하는 모델에 숨겨진 편향을 악의적으로 주입하는 공격 방법을 제시하고, 이러한 공격의 위험성을 실험적으로 입증하는 것을 목표로 한다.

연구진은 특정 트리거 단어를 입력했을 때 편향된 이미지를 생성하도록 텍스트-이미지 모델을 학습시키는 백도어 공격 방법을 제안한다.

트리거-편향 선택: 공격자는 명사와 동사/형용사 조합으로 구성된 두 개의 트리거 단어를 선택하고, 이를 통해 주입할 편향의 유형을 결정한다.
학습 데이터 생성: 공격자는 선택한 트리거 단어를 포함하는 텍스트 프롬프트와 편향된 이미지를 생성하여 학습 데이터셋을 구축한다. 이때, 이미지에는 편향이 명확히 드러나지만 텍스트 프롬프트에서는 편향을 숨기는 방식을 사용한다.
편향 주입: 생성된 학습 데이터셋을 사용하여 텍스트-이미지 모델을 미세 조정하여 편향을 주입한다.
평가: 자동화된 이미지-텍스트 분석 도구를 사용하여 모델이 트리거 단어에 대해 의도한 대로 편향된 이미지를 생성하는지 평가한다.

Ключевые выводы из

Backdooring Bias into Text-to-Image Models

by Ali Naseh, J... в arxiv.org 10-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.15213.pdf

Дополнительные вопросы

텍스트-이미지 모델 외에 다른 생성 모델에서도 유사한 백도어 공격이 가능할까?

텍스트-이미지 모델 외에도, 다른 생성 모델에서도 유사한 백도어 공격이 가능합니다. 본문에서 언급된 공격 기법은 생성 모델의 학습 데이터에 특정 트리거를 연관시킨 악의적인 데이터를 주입하여, 특정 입력 시 의도된 편향된 출력을 생성하도록 유도하는 것입니다. 이러한 공격 방식은 이미지 생성 모델뿐만 아니라, 텍스트 생성 모델, 음성 합성 모델, 코드 생성 모델 등 다양한 생성 모델에 적용될 수 있습니다.
예를 들어, 텍스트 생성 모델의 경우 특정 단어가 입력될 때 특정 정치적 성향을 가진 문장을 생성하도록 백도어를 심을 수 있습니다. 음성 합성 모델에서는 특정 음성 명령어에 반응하여 숨겨진 메시지를 출력하도록 조작할 수 있습니다.
핵심은 생성 모델의 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 관계를 악용한다는 것입니다. 즉, 공격자는 모델 학습 과정에서 특정 입력에 대해 의도된 출력을 갖도록 조작된 데이터를 주입함으로써, 모델 자체의 기능을 해치지 않으면서도 사용자에게는 보이지 않는 백도어를 만들 수 있습니다.

본 연구에서 제시된 공격 방법을 방어하기 위해 모델 학습 단계에서 어떤 기술적 조치를 취할 수 있을까?

본 연구에서 제시된 공격 방법에 대한 방어는 크게 데이터 정제, 모델 학습 과정에서의 방어, 모델 배포 후 모니터링 단계로 나누어 생각해 볼 수 있습니다.
1. 데이터 정제:

이상값 탐지 및 제거: 학습 데이터셋에서 통계적 이상값 탐지 기법이나 생성 모델을 활용한 이상 샘플 탐지 기법을 통해 악의적인 데이터를 사전에 제거합니다.
적대적 학습: 적대적 샘플을 생성하여 학습 데이터에 추가함으로써 모델의 일반화 성능을 높이고 백도어 공격에 대한 저항성을 강화합니다.
데이터 출처 검증: 신뢰할 수 있는 출처에서 수집된 데이터만 사용하고, 출처가 불분명하거나 의심스러운 데이터는 사용하지 않습니다.
2. 모델 학습 과정에서의 방어:

백도어 탐지 기법 적용: 모델 학습 과정에서 주기적으로 백도어 탐지 기법을 적용하여, 모델에 백도어가 심어져 있는지 여부를 확인하고 조치를 취합니다.
차분 프라이버시: 모델 학습 과정에서 차분 프라이버시 기술을 적용하여 개별 데이터 포인트의 영향을 제한하고, 악의적인 데이터 주입으로 인한 영향을 최소화합니다.
앙상블 학습: 여러 모델을 학습시키고 그 결과를 종합하여 사용함으로써, 단일 모델에 백도어가 심어져 있더라도 그 영향을 줄일 수 있습니다.
3. 모델 배포 후 모니터링:

모델 출력 모니터링: 모델 배포 후 사용자 입력에 대한 모델 출력을 지속적으로 모니터링하여, 백도어 공격으로 의심되는 비정상적인 출력 패턴을 감지합니다.
사용자 피드백 활용: 사용자로부터 의심스러운 출력에 대한 피드백을 수집하고 분석하여 백도어 공격을 탐지하고 대응합니다.

생성 모델의 발전이 사회적 편견과 차별을 심화시키는 데 악용될 수 있다는 우려에 대해 어떻게 생각하는가?

생성 모델의 발전은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 놀라울 정도로 정교하게 만들어내는 능력을 제공하지만, 동시에 사회적 편견과 차별을 심화시키는 데 악용될 수 있다는 우려 또한 현실적인 문제입니다.
1. 편견 심화 가능성: 생성 모델은 대규모 데이터셋을 기반으로 학습하기 때문에, 현실 세계의 편견과 차별이 데이터에 반영되어 있다면 모델 역시 이를 학습하고 재생산할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 직업군에 대한 이미지를 생성할 때, 학습 데이터에 성별 고정관념이 반영되어 있다면 모델 역시 편향된 이미지를 생성할 가능성이 높습니다.
2. 악용 가능성: 악의적인 의도를 가진 사용자는 생성 모델을 이용하여 특정 집단에 대한 편견과 혐오를 조장하는 콘텐츠를 대량으로 생성하고 유포할 수 있습니다. 가짜 뉴스, 딥페이크와 같은 조작된 콘텐츠는 사회적 혼란을 야기하고, 특정 집단에 대한 차별과 혐오를 부추길 수 있습니다.
3. 대응 방안: 이러한 우려를 해소하기 위해서는 생성 모델 개발 단계에서부터 사회적 책임을 고려해야 합니다.

편향 완화 기술 개발: 모델 학습 과정에서 편향을 완화하는 기술을 적용하고, 다양성을 갖춘 데이터셋을 구축하여 모델의 편향성을 최소화해야 합니다.
윤리적 지침 마련: 생성 모델 사용에 대한 명확한 윤리적 지침을 마련하고, 악용 사례 방지를 위한 기술적 및 정책적 장치를 마련해야 합니다.
사회적 합의 형성: 생성 모델의 잠재적 위험성에 대한 사회적 인식을 높이고, 기술의 윤리적 사용에 대한 사회적 합의를 형성하기 위한 노력이 필요합니다.
생성 모델은 인간의 창의성을 돕고 다양한 분야의 발전에 기여할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 하지만 기술의 편리함에 가려 사회적 책임을 간과한다면, 의도치 않게 차별과 불평등을 심화시키는 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 생성 모델을 개발하고 사용하는 모든 주체는 기술의 윤리적 영향을 인지하고, 사회적 책임을 다하기 위한 노력을 기울여야 합니다.