주요 핵심 사항
- AI 챗봇을 악용한 신경망 모델 역공격은 디지털 흔적에서 개인 정보 식별 및 재구성을 목표로 합니다.
- 공격자는 신경망의 결과 데이터를 토대로 입력값을 예측하는 ‘역모델’을 개발하여 민감한 정보를 유출시킬 수 있습니다.
- 차등 정보 보호, 다자간 연산, 연합 학습과 같은 방법들이 역공격에 대응하는 데 도움을 주지만, 이는 끊임없는 싸움과 같습니다. 사용자는 데이터를 신중하게 공유해야 하며, 소프트웨어를 최신 상태로 유지하고, 개인 정보 제공 시 신중해야 합니다.
최고의 케이크를 맛본 레스토랑 경험을 상상해 보세요. 집에 돌아와서, 당신은 이 맛있는 걸작을 다시 만들기로 결심합니다. 레시피를 묻는 대신, 맛과 지식을 활용하여 디저트를 해체하고 스스로 만들어 봅니다.
만약 누군가가 당신의 개인 정보에 대해 비슷한 일을 할 수 있다면 어떨까요? 누군가가 당신이 남긴 디지털 발자국을 분석하고 당신의 개인 정보를 재구성합니다.
이것이 바로 신경망 모델 역공격의 핵심이며, 이 기술을 통해 AI 챗봇이 사이버 조사 도구로 변모할 수 있습니다.
신경망 모델 역공격 이해
신경망은 현대 인공 지능(AI)의 ‘두뇌’와 같습니다. 음성 인식, 사용자 맞춤형 챗봇, 생성형 AI와 같은 놀라운 기능들을 가능하게 하는 핵심 요소입니다.
기본적으로 신경망은 인간 두뇌처럼 패턴을 인지하고, 생각하며, 학습하도록 설계된 일련의 알고리즘입니다. 이들은 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 규모와 속도로 작동합니다.
AI의 비밀 저장소
인간의 뇌와 마찬가지로 신경망도 비밀을 지킬 수 있습니다. 이러한 비밀은 바로 사용자가 제공한 데이터입니다. 모델 역공격에서 해커는 신경망의 결과(예: 챗봇의 응답)를 이용하여 입력값(사용자가 제공한 정보)을 역으로 추적합니다.
공격을 실행하기 위해 해커는 ‘역모델’이라고 불리는 자체 머신 러닝 모델을 사용합니다. 이 모델은 원본 데이터가 아니라 대상 모델에서 생성된 출력값을 기반으로 훈련된 일종의 거울 이미지입니다.
이 역모델의 목표는 입력값(챗봇에 입력한 원본 데이터, 대개 민감한 데이터)을 예측하는 것입니다.
역모델 생성 과정
역모델을 만드는 것은 파쇄된 문서를 재조립하는 것과 유사하다고 할 수 있습니다. 하지만 종이 조각을 맞추는 대신, 대상 모델의 반응에서 드러나는 정보를 재구성하는 것입니다.
역모델은 신경망 출력에서 나타나는 언어를 학습합니다. 시간이 지나면서 입력값의 성격을 보여주는 분명한 단서를 찾아냅니다. 각 데이터와 분석된 각 반응을 통해 사용자가 제공하는 정보를 더욱 정확하게 예측할 수 있게 됩니다.
이 과정은 가설 설정과 검증의 지속적인 순환 과정입니다. 역모델은 충분한 출력을 얻게 되면, 가장 무해해 보이는 데이터에서도 사용자의 상세한 프로필을 정확하게 추론할 수 있습니다.
역모델의 작동 방식은 점들을 연결하는 게임과 같습니다. 상호 작용을 통해 유출된 각 정보 조각들을 통해 모델은 프로필을 만들 수 있으며, 충분한 시간이 지나면 그 프로필은 놀랍도록 상세해집니다.
결과적으로 사용자 활동, 선호도, 심지어 신원에 대한 정보까지 드러나게 됩니다. 공개되거나 공개될 의도가 없었던 정보들이 말입니다.
어떻게 가능한가?
신경망 내에서 모든 질의와 응답은 데이터 포인트입니다. 숙련된 공격자는 고급 통계적 방법을 사용하여 이러한 데이터 포인트를 분석하고 인간이 쉽게 이해할 수 없는 상관관계와 패턴을 찾아냅니다.
회귀 분석(두 변수 간의 관계를 조사하는 방법)과 같은 기법을 사용하면 수신된 결과값을 기반으로 입력값을 예측할 수 있습니다.
해커는 자신의 역모델에서 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 예측 정확도를 높입니다. 챗봇의 결과를 입력값으로 사용하여 대상 신경망의 역함수에 근사하도록 모델을 학습시킵니다.
간단히 말해서 “역함수”는 해커가 결과값에서 입력값으로 데이터 흐름을 역전시키는 방법을 의미합니다. 공격자의 목표는 원래 신경망의 반대 작업을 하도록 역모델을 훈련시키는 것입니다.
본질적으로 이것은 결과값만 주어졌을 때 입력값이 무엇인지 알아내려고 시도하는 모델을 만드는 방법입니다.
역공격은 어떻게 악용될 수 있을까요?
인기 있는 온라인 건강 평가 도구를 사용한다고 가정해 보겠습니다. 증상, 기존 질병, 식습관, 약물 복용 이력 등을 입력하면 건강에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.
이것은 매우 민감한 개인 정보입니다.
만약 해커가 이러한 AI 시스템을 대상으로 역공격을 실행한다면, 챗봇이 제공하는 일반적인 조언을 이용하여 사용자의 개인 의료 기록을 추론할 수 있습니다. 예를 들어 챗봇의 응답이 다음과 같을 수 있습니다.
“항핵항체(ANA)는 루푸스와 같은 자가면역 질환의 존재를 확인하는 데 사용될 수 있습니다.”
역모델은 대상 사용자가 자가면역 질환 관련 질문을 했다는 사실을 예측할 수 있습니다. 더 많은 정보와 응답을 통해 해커는 대상의 건강 상태가 심각하다는 결론에 도달할 수 있습니다. 갑자기, 유용한 온라인 도구가 개인 건강 정보를 엿볼 수 있는 디지털 허점으로 변질됩니다.
역공격에 어떻게 대처해야 할까요?
개인 데이터를 안전하게 보호할 방법이 있을까요? 이 질문에 대한 답은 복잡합니다. 신경망 개발자들은 보안 계층을 추가하고 작동 방식을 모호하게 만들어 역모델 공격을 어렵게 만들 수 있습니다. 다음은 사용자를 보호하기 위해 사용되는 몇 가지 기술 예시입니다.
- 차등 정보 보호: AI 결과값이 개별 데이터 포인트를 가릴 만큼 충분히 “노이즈”를 포함하도록 보장합니다. 마치 군중 속에서 속삭이는 것과 같습니다. 주변 사람들의 대화 속에 당신의 말이 묻히게 되는 것입니다.
- 다자간 연산: 중요한 정보 대신 각 작업의 결과만 공유하여 기밀 프로젝트를 진행하는 팀과 같습니다. 여러 시스템이 네트워크나 서로 사용자 데이터를 노출하지 않고 협력하여 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 연합 학습: 개별 사용자 데이터를 로컬에 유지하면서 여러 기기에 걸쳐 AI를 학습시키는 과정입니다. 여러 사람이 함께 노래하는 합창단과 비슷합니다. 모든 목소리를 들을 수 있지만, 각 목소리를 분리하거나 식별할 수는 없습니다.
이러한 방법들은 일반적으로 효과적이지만, 역공격으로부터 보호하는 것은 마치 고양이와 쥐 게임과 같습니다. 방어 기술이 개선되면, 이를 우회하는 기술도 발전합니다. 따라서, 데이터를 수집하고 저장하는 기업과 개발자에게 책임이 있지만, 사용자 스스로를 보호할 수 있는 방법도 있습니다.
역공격으로부터 자신을 보호하는 방법
이미지 출처: 마이크 맥켄지/플리커
상대적으로 볼 때, 신경망과 AI 기술은 아직 초기 단계에 있습니다. 시스템이 완벽해질 때까지, 데이터를 보호하는 데 있어 최우선적인 책임은 사용자에게 있습니다.
역공격의 피해자가 될 위험을 낮추기 위한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.
- 선별적인 정보 공유자가 되세요. 개인 정보를 가족의 비밀 레시피처럼 소중히 다루세요. 특히 온라인에서 양식을 작성하거나 챗봇과 대화할 때는 누구와 정보를 공유할지 신중하게 선택해야 합니다. 요구되는 모든 정보의 필요성에 의문을 제기하세요. 낯선 사람과 정보를 공유하지 않듯, 챗봇과도 공유하지 않아야 합니다.
- 소프트웨어를 최신 상태로 유지하세요. 전면 소프트웨어, 브라우저, 운영 체제까지 업데이트하면 안전을 유지하는 데 도움이 됩니다. 개발자들이 신경망을 보호하기 위해 노력하는 동안, 정기적인 패치와 업데이트를 적용하여 데이터 탈취 위험을 줄일 수 있습니다.
- 개인 정보를 비공개로 유지하세요. 응용 프로그램이나 챗봇이 개인 정보를 요청할 때마다 잠시 멈춰서 그 이유를 생각해 보세요. 요청된 정보가 제공되는 서비스와 관련이 없다고 생각된다면, 아마도 그럴 것입니다.
단지 새로운 지인이 생겼다는 이유만으로 건강, 재정, 신원과 같은 민감한 정보를 제공하지 않듯이, 응용 프로그램이 실제로 작동하는 데 필요한 정보가 무엇인지 신중하게 판단하고, 필요 이상의 정보를 공유하지 않도록 선택해야 합니다.
AI 시대의 개인 정보 보호
우리의 개인 정보는 가장 귀중한 자산입니다. 이를 보호하려면 정보 공유 방식과 사용하는 서비스의 보안 조치에 대해 항상 주의를 기울여야 합니다.
이러한 위협을 인지하고 위에 설명된 조치를 취함으로써, 보이지 않는 공격에 대한 방어를 강화할 수 있습니다.
개인 정보가 안전하게 보호되는 미래를 위해 노력합시다.