Feature Swap

개요

Feature Swap은 머신러닝과 인공지능 모델에서 입력 특징(feature)의 위치나 속성을 조작함으로써 모델의 예측을 교란시키는 데이터 기반 공격 기법입니다. 주로 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등의 고차원 입력을 사용하는 AI 시스템에 대해 적용되며, 정확한 분류나 판단을 회피하거나 오답을 유도하는 데 악용됩니다.

---

1. 개념 및 정의

Feature Swap은 모델 입력의 주요 feature 위치 또는 속성을 **의도적으로 바꿔치기(Swap)**하여 예측을 왜곡시키는 적대적 공격(adversarial attack) 방식입니다.

• 공격 대상: Vision AI, NLP 모델, 추천 시스템 등
• 공격 목적: 분류 오류, 모델 신뢰도 하락, 필터링 우회 등
• 유형: 공간적 위치 스왑, 시맨틱 스왑, 다차원 스왑 등

---

2. 특징

항목	Feature Swap	일반 Adversarial Attack	데이터 중독(Data Poisoning)
조작 방식	feature 위치 또는 속성 변경	노이즈 삽입	학습 데이터 전체 변조
적용 시점	주로 Inference 시점	주로 Inference	주로 Training 시점
탐지 난이도	중간~높음	높음	낮음

• 교묘한 교란 방식: 사람 눈에는 이상 없어도 모델은 혼란 발생
• 특정 feature 조합에 의존하는 모델일수록 취약

---

3. 공격 방식 및 예시

공격 기법	설명	예시
Spatial Swap	이미지 내 특정 위치 feature 교체	자동차 헤드라이트 위치 교체로 오인식 유도
Semantic Swap	텍스트 내 의미 단어 위치 변경	‘not happy’ → ‘happy not’
Cross-domain Swap	다른 입력 영역의 특징 혼합	음성과 텍스트 정보 교차 배치
Token-Level Swap	NLP 모델의 토큰 순서 변경	“go not” → “not go” 형태로 문법 오류 유도

---

4. 기술적 대응 방안

대응 방안	설명	도입 기술 및 예시
Robust Training	다양한 feature 조합 학습	Adversarial Training, Mixup
Feature Consistency Check	입력 특징의 위치 및 관계 검증	SHAP, LIME 기반 비교 분석
Input Normalization	위치 불변성 확보	Spatial Transformer Networks
Model Explainability	예측 근거 해석으로 이상 탐지	Grad-CAM, Attention Map 분석

• 설명 가능한 AI 도구로 예측 왜곡 원인 추적 필요
• 공간적 불변성 강화가 모델의 탄력성 높임

---

5. 주요 피해 및 사례

사례	내용	영향
자율주행 차량	표지판 이미지 feature 교란	정지 → 제한속도 인식 오류
콘텐츠 필터링 시스템	텍스트 feature swap으로 우회	욕설 자동 검출 실패
의료 영상 판독	병변 위치 교란	오진 또는 재검 증가

AI 신뢰성과 안전성에 직접적인 영향을 미치는 공격 방식

---

6. 보안 고려사항

고려 항목	설명	대응 전략
입력 feature 기준 정렬	기준 위치와 순서 일관성 확보	표준 템플릿 적용, 기준 좌표 검증
탐지 모델 연계	이상 패턴 감지 보조모델 도입	Anomaly Detection 병렬 구조
모델 감수성 테스트	Swap에 대한 예측 민감도 측정	Adversarial Test Suite 활용

---

7. 결론

Feature Swap은 기존의 공격 기법과 달리 모델의 구조적/공간적 약점을 노리는 정교한 교란 공격입니다. AI의 예측 신뢰성과 안전성 확보를 위해서는 입력 데이터의 일관성 확보와 설명 가능한 검증 체계, 그리고 Robust한 학습 구조가 필수입니다.