Model Theft

개요

Model Theft(모델 탈취)는 대규모 언어 모델(LLM) 과 같은 인공지능 모델이 불법적으로 복제·도용되어 발생하는 보안 및 지적재산권(IP) 위협입니다. 공격자는 합법적으로 접근한 모델의 API, 학습 데이터, 혹은 추론 결과를 이용해 원본 모델을 복제하거나 역설계합니다.

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1. 개념 및 정의

구분	내용
정의	Model Theft는 정당한 소유자가 아닌 공격자가 AI 모델을 불법적으로 복제·활용하는 행위입니다.
목적	지적재산권 침해, 경쟁 우위 확보, 악용된 서비스 배포
필요성	모델 개발 비용은 막대하지만, 탈취는 상대적으로 용이하여 심각한 경제적 손실 유발

이는 OWASP LLM Top 10의 열 번째 주요 위험 요소로 지정되어 있습니다.

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2. 특징

특징	설명	비교
API 남용	모델 API를 대량 호출해 동작을 재현	DoS와 달리 기능 모방 목적
데이터 역설계	출력 결과를 이용해 학습 데이터 추론 가능	단순 출력 노출보다 심각
지적재산권 침해	독점적 모델이 불법 복제됨	기업의 핵심 자산 유출

Model Theft는 경제적 손실과 신뢰도 하락을 동반합니다.

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3. 발생 사례 유형

유형	설명	예시
모델 추출 공격	API 호출을 통한 모델 구조·매개변수 추정	LLM API 무단 대량 호출
데이터 추출 공격	출력 분석을 통한 학습 데이터 노출	개인정보 포함된 데이터셋 역추론
불법 배포	탈취 모델을 변형·재배포	경쟁 서비스에서 복제 모델 활용

공격자는 비용은 낮고 피해는 막대한 방식으로 모델을 노립니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	적용 사례
API Rate Limiting	비정상적 호출 패턴 제한	과도한 쿼리 방어
워터마킹	모델 출력에 추적 가능한 신호 삽입	저작권 추적 증거 확보
암호화 및 접근 제어	모델 파일과 API 보안 강화	IAM 기반 접근 관리

보안 기술은 모델 무단 사용을 어렵게 하고 추적성을 보장합니다.

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5. 장점 및 이점 (대응 시)

장점	상세 내용	기대 효과
지적재산 보호	모델 불법 복제 차단	기업 자산 보호
법적 대응 강화	워터마킹 등으로 증거 확보	법적 분쟁 대응 용이
신뢰 확보	안전한 모델 운영 보장	고객·파트너 신뢰 제고

Model Theft 대응은 AI 기업의 핵심 생존 전략입니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	적용 내용	고려사항
SaaS AI 서비스	모델 API 보호	Rate Limiting·인증 강화 필요
금융·의료 AI	고비용 모델 자산 보호	데이터 유출 방지와 동시 고려
연구기관	연구 성과 모델 보호	오픈소스와 보안 간 균형 필요

AI 모델 보호 전략은 법적, 기술적, 운영적 측면을 모두 포함해야 합니다.

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7. 결론

Model Theft는 AI 기업의 경쟁력과 생존을 위협하는 심각한 문제입니다. API 보안, 워터마킹, 암호화, 접근 제어 같은 다계층 방어 전략을 통해 모델 탈취를 방지해야 하며, 이는 AI 생태계 신뢰성 확보의 핵심입니다. 장기적으로 AI 산업의 IP 보호 체계는 더욱 강화될 것입니다.