Model Watermarking

개요

Model Watermarking은 딥러닝 모델 내부에 보이지 않는 식별 정보를 삽입하여, 모델의 소유권을 증명하거나 무단 복제 및 배포를 방지하는 기술입니다. AI 기술이 상업적으로 확산됨에 따라, 학습 데이터, 모델 구조, 파라미터 등을 보호하기 위한 방안으로 주목받고 있으며, 법적 분쟁 시 소유권 입증 수단으로 활용됩니다. 본 글에서는 Model Watermarking의 개념, 기법, 활용 방식 및 보안적 중요성 등을 상세히 소개합니다.

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1. 개념 및 정의

Model Watermarking은 딥러닝 모델에 고유한 패턴이나 응답을 내재화시켜, 제3자가 해당 모델을 불법 복제하거나 오용했을 경우 식별 및 추적이 가능하게 하는 기술입니다. 소프트웨어 워터마킹과 유사하지만, 학습된 함수(모델)에 대한 워터마크 삽입이 특징입니다.

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2. 특징

특징	설명	기대 효과
은닉성	모델 출력 또는 파라미터에 내재화	일반 사용자는 식별 불가
검증 가능성	정해진 입력값에 특수 응답 생성	법적 소유권 입증 가능
복원 저항성	공격자 수정 시 워터마크 손실	무결성 유지 효과

이 기술은 AI 모델의 무단 유출, 역공학, 도난에 대한 방어 수단으로 활용됩니다.

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3. 워터마킹 기법

기법	설명	적용 방식
백도어 기반 워터마킹	특수 입력에 특정 출력 유도	Trigger Set 기반 설정
파라미터 인코딩	모델 가중치에 고유 패턴 삽입	수치적 인코딩 또는 해시값 적용
출력 분포 왜곡	특정 입력값에 확률 분포 왜곡	Softmax 출력을 제어
Decision Boundary 임베딩	경계 영역에 워터마크 삽입	고차원 공간에서 식별 가능

이러한 방법은 모델 성능을 훼손하지 않으면서도 식별성을 유지할 수 있도록 설계됩니다.

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4. 주요 활용 사례

사례	설명	도입 목적
AI API 보호	공개 모델 API 불법 사용 탐지	클라우드 기반 모델 보안
모델 수출 관리	국가 간 기술 이전 시 추적	지식 재산 보호 및 라이선스 관리
교육용 모델 배포	오픈소스 교육 자료에 워터마크 삽입	무단 상업화 방지

대형 AI 모델일수록 소유권 보호 및 추적 필요성이 커지고 있습니다.

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5. 보안 위협 및 공격 기법

위협 유형	설명	대응 방안
모델 추출 공격	API 호출로 유사 모델 복제	워터마킹으로 검출 가능
프루닝/압축 공격	파라미터 삭제로 워터마크 제거	강건한 워터마킹 설계 필요
Query Modification	워터마크 유발 입력을 제거	랜덤화된 Trigger 사용

워터마크는 회피 공격에 강건하게 설계되어야 실효성을 가질 수 있습니다.

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6. 법적·윤리적 고려사항

고려 항목	설명	영향
소유권 입증	디지털 지문으로 활용 가능	법정 증거 자료 인정 사례 증가
사용자 통지 여부	사용자 동의 필요성 논란	SaaS 환경에서의 적용 논의 중
워터마킹 악용 가능성	허위 소유권 주장 가능	표준화 및 인증 체계 필요

Model Watermarking은 기술적 보안 도구이자, 법적·윤리적 고려가 수반된 영역입니다.

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7. 결론

Model Watermarking은 AI 모델의 무단 복제 및 오용을 방지하고, 지적 재산권을 보호하는 중요한 기술입니다. 기술적 정교함과 함께 법적 정합성 확보를 통해 AI 기술 생태계의 신뢰성과 안정성을 유지하는 데 기여하며, 향후 AI 거버넌스 체계의 핵심 수단으로 자리매김할 것입니다.