개요Model Fingerprinting은 특정 인공지능 모델의 고유한 특성을 식별하고 추적하기 위한 기술적 기법이다. 이는 모델 추출(Model Extraction), 무단 복제(Model Stealing), 지식 증류 기반 탈취 공격 등으로부터 지적 재산권을 보호하고, 모델 출처를 검증하기 위한 핵심 보안 전략으로 활용된다. 최근 상용 AI API와 대규모 언어모델(LLM)의 확산에 따라 모델 무단 사용 여부를 판별하는 기술의 중요성이 급격히 증가하고 있다.1. 개념 및 정의Model Fingerprinting은 모델이 특정 입력 집합에 대해 생성하는 고유한 출력 패턴 또는 결정 경계 특성을 활용하여 해당 모델의 신원을 식별하는 기법이다.이는 디지털 콘텐츠의 워터마킹과 유사하지만, 모델 동작 특성(b..