Model Inversion/Extraction Attack

개요

Model Inversion 및 Extraction Attack은 머신러닝/딥러닝 모델에 대한 보안 위협 중 하나로, 공격자가 AI 모델의 내부 정보나 학습 데이터를 추론하거나 모델 자체를 복제해내는 공격 방식입니다. 이들은 특히 클라우드 기반의 MLaaS(Model-as-a-Service) 환경에서 API를 통해 손쉽게 실행될 수 있어, 개인정보 노출, 지적재산권 침해, 모델 악용 등의 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

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1. 개념 및 정의

공격 유형	정의	목적
Model Inversion Attack	모델의 출력값을 활용하여 원래의 학습 데이터를 재구성	개인 이미지/정보 복원
Model Extraction Attack	API 응답을 이용해 원본 모델을 복제하거나 유사 모델 생성	모델 기능 복제, 역설계

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2. 특징 및 차이점

항목	Model Inversion	Model Extraction
공격 목표	학습 데이터(입력값)	모델 구조 및 파라미터
사용 방식	Confidence Score, Output Probability 활용	Black-box Query 반복 요청
위험성	프라이버시 침해	지적재산권 침해 및 재사용 위험

두 공격 모두 AI 시스템의 비밀 유지성과 독점성을 위협하는 요소입니다.

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3. 주요 공격 시나리오

환경	설명	예시
얼굴 인식 API	출력 유사도를 기반으로 사용자 이미지 복원	얼굴 복원 또는 개인 식별
챗봇 API	다수의 쿼리를 통해 내부 모델 구조 역설계	응답 패턴 학습 및 재학습 모델 구축
헬스케어 ML 모델	민감한 의료 데이터를 추론	질병 여부, 진단 정보 유출

클라우드 기반 API 서비스는 높은 노출성과 낮은 통제가 문제로 작용합니다.

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4. 기술적 공격 방식

기법	설명	사용 도구/예시
Confidence-based Reconstruction	Softmax Score를 바탕으로 원 이미지 추론	Membership Inference 병행 가능
Query Synthesis	다양한 입력을 시도하여 decision boundary 학습	Copycat 모델 생성
Gradient Matching (White-box)	훈련 과정에서 사용된 파라미터 추론	Federated Learning 공격에서 사용

특히 Extraction은 Transfer Learning 환경에서의 재사용 리스크가 큽니다.

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5. 대응 전략

전략	설명	도입 방안
Differential Privacy	학습 데이터에 잡음 주입	Google DP-SGD 적용 사례
Output Perturbation	Confidence Score 대신 Top-1 결과만 제공	확률값 제한 또는 라운딩 처리
Rate Limiting	API 호출 횟수 제한	쿼리 빈도 기반 탐지 룰 구성
Watermarking 모델	의도적 특징을 삽입하여 추후 도용 감지	ML 정체성 보호 도구 활용

보안과 성능 간 트레이드오프를 고려한 정책 설계가 필요합니다.

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6. 주요 연구 및 표준 동향

주체	내용	링크/출처
Google, Apple	DP 기반 학습 프레임워크 개발	TensorFlow Privacy, Opacus 등
NIST	AI 위험 관리 프레임워크에 모델 보호 항목 포함	NIST RMF for AI 1.0
OpenAI	API 응답의 신뢰성 조절 정책 도입	GPT 모델 Output Control 체계

Model Governance 및 Usage Monitoring 체계도 병행해야 효과적입니다.

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7. 결론

Model Inversion/Extraction Attack은 AI 시스템의 핵심 자산을 외부로 노출시킬 수 있는 고위험 위협입니다. 기술적·정책적 대응이 병행되어야 하며, 모델 배포 단계부터 개인정보 보호, 지식 재사용 방지, API 보안성 강화 전략이 필요합니다. 향후 AI 보안의 핵심 과제로, 산업 전반의 대응 프레임워크 정립이 필수적입니다.