주요 시사점
신경망 모델 역전 공격은 인공 지능 기반 챗봇을 사용하여 개인의 디지털 흔적을 기반으로 민감한 데이터를 공개하고 구성하며, 신경망의 리버스 엔지니어링을 위한 고급 머신 러닝 기술을 활용합니다.
숙련된 개인이 인공 신경망에서 방출되는 출력 신호를 분석하여 입력 파라미터를 추정하는 역 모델링 기법을 개발하여 기밀 정보를 공개합니다.
차등 개인정보 보호, 다자간 계산, 연합 학습과 같은 고급 기술은 역방향 공격으로부터 어느 정도 보호 기능을 제공하지만, 데이터를 공유할 때 사용자가 주의하고 자제해야 하는 지속적인 문제입니다. 개인이 공개하는 정보를 신중하게 고려하고 소프트웨어를 최신 상태로 유지하는 동시에 자신에 대한 정보를 염두에 두는 것이 중요합니다.
입맛을 돋우는 가장 맛있는 케이크를 맛본 레스토랑에서 식사를 하고 있는 자신을 상상해 보세요. 집에 돌아가면 이 미식의 경이로움을 재현하기로 결심합니다. 레시피를 구하는 대신 자신의 감각과 전문 지식을 활용하여 과자를 분해하고 자신만의 해석을 만들어보세요.
개인이 사용자의 디지털 흔적에 액세스하여 사용자에 대한 민감한 데이터를 해독하는 시나리오를 상상해 보십시오. 이 가상의 인물은 사용자가 무의식적으로 발산하는 고유한 지문을 분석하고 그로부터 생활의 기밀 요소를 검색합니다.
신경망 모델 역전 공격의 개념은 인공 지능 챗봇을 디지털 비밀을 밝혀내는 강력한 조사 도구로 바꾸는 것입니다.
신경망 모델 역전 공격의 이해
신경망은 현대 인공 지능(AI)의 핵심 구성 요소로, 음성 인식, 인간과 유사한 상호 작용을 보여주는 대화형 에이전트, 창의적인 결과물을 생성하는 생성형 AI 시스템의 기반이 되는 놀라운 기능을 가능하게 합니다.
신경망은 계산을 통해 반복되는 주제를 식별하고, 인지 과정을 에뮬레이션하며, 지식을 습득하는 고급 방법론으로, 모두 계산 프레임워크의 범위 내에서 이루어집니다. 이는 생물학적 시스템의 한계를 뛰어넘는 수준의 효율성과 신속성으로 달성됩니다.
AI의 비밀의 책
신경망에는 인간의 마음과 유사한 은폐 능력이 내재되어 있습니다. 신경망에 포함된 숨겨진 지식은 사용자에 의해 도입된 데이터를 나타냅니다.모델 반전 공격은 대화 에이전트와 같은 신경망에서 생성된 출력을 악용하여 리버스 엔지니어링 프로세스를 통해 입력(즉, 공개된 정보)을 재구성하는 사이버 범죄자에 의해 자행됩니다.
사이버 범죄자들은 공격을 수행하기 위해 ‘반전 모델’로 알려진 머신 러닝 모델을 사용하는데, 이 모델은 원래의 입력이 아닌 피해자의 출력으로 학습하여 의도한 피해자의 시스템을 모방하도록 맞춤화되어 있습니다.
이 반전 모델은 사용자가 제공한 초기 입력 데이터에서 파생된 출력을 생성하는 것을 목표로 하며, 여기에는 민감한 정보가 포함될 수 있습니다.
반전 모델 생성
반전 구조를 만드는 과정을 재구성하는 것은 찢어진 원고를 재조립하는 것에 비유할 수 있습니다. 그러나 텍스트 조각을 재결합하는 것이 아니라 목표 모델이 제공하는 답을 통해 전달되는 내러티브를 재구성하는 작업이 포함됩니다.
반전 모델링 과정을 통해 신경망의 출력으로 표현되는 언어를 이해하고자 합니다. 시간에 따른 패턴을 관찰함으로써 입력 데이터의 특성을 파악할 수 있습니다. 더 많은 정보를 분석하고 반응을 고려할수록 예측의 정확도가 높아져 사용자가 제공할 세부 정보를 예측할 수 있게 됩니다.
가설을 세우고 테스트를 수행하는 반복적인 과정은 연속적인 루프를 구성합니다. 충분한 출력 데이터의 축적을 통해 반전 모델은 초기 정보에 잠재적 위험이나 위협이 없는 것처럼 보이는 경우에도 개인의 포괄적인 프로필을 효과적으로 추론할 수 있습니다.
반전 모델은 상호 작용에서 수집된 정보를 조합하여 작동하므로 시간이 지남에 따라 포괄적인 프로필을 생성할 수 있습니다. 이 프로세스는 각각의 개별 데이터가 매우 복잡한 이미지를 형성하는 데 기여하는 점 잇기 게임과 비슷하다고 생각할 수 있습니다.
궁극적으로 사용자의 습관, 취향, 성격에 관한 귀중한 정보가 드러나지만, 이는 노출이나 방송용으로 의도된 것이 아닙니다.
무엇이 가능한가?
신경망은 데이터 포인트 역할을 하는 개별 쿼리와 응답으로 구성됩니다. 전문 공격자들은 정교한 통계 기법을 사용하여 이러한 데이터 포인트를 면밀히 분석하여 인간이 일반적으로 이해할 수 있는 영역을 넘어서는 미묘한 상관관계와 패턴을 발견합니다.
회귀 분석은 두 변수 간의 상관 관계를 설정하는 데 사용되는 통계 기법으로, 해당 출력 데이터를 기반으로 입력값을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
해커들은 챗봇의 출력을 반전시켜 예측 모델의 정확도를 높이고, 이를 각자의 훈련 프로세스에 입력으로 제공하는 데 머신 러닝 알고리즘을 활용합니다. 이를 통해 이러한 알고리즘은 목표 신경망의 역함수를 근사화하는 방법을 학습할 수 있습니다.
역함수는 사이버 범죄자가 정보 전송을 입력 소스에서 출력 대상으로 리디렉션하는 프로세스를 나타냅니다. 이러한 악의적 행위자의 목적은 표적 인공 신경망의 기능을 역전시켜 의도된 작동에 대응하는 역전 모델을 개발하는 것입니다.
이 과정에는 제공된 출력만을 기반으로 원래 입력을 확인하려는 모델을 구성하는 것이 포함됩니다.
반전 공격이 악용되는 방법
널리 사용되는 인터넷 기반 건강 평가 도구를 사용하는 자신을 상상해 보세요. 증상, 과거 병력, 영양 선호도, 약물 사용 정보 등을 입력하면 전반적인 건강 상태에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
이러한 문제는 본질적으로 매우 사적인 문제일 수 있으므로 개인 정보를 배려해 주셔서 감사합니다.
증상에 따라 전문의를 방문하여 추가 평가를 받는 것이 좋습니다.” 숙련된 공격자는 이 정보를 악용하여 비슷한 응답을 하는 다른 챗봇이나 AI 시스템에 요청을 보내고, 결국 개인의 건강에 대한 충분한 데이터를 확보하여 특정 건강 상태에 대해 정보에 입각한 추측을 할 수 있습니다. 그런 다음 이 지식을 사용하여 피해자를 협박하거나 조작하거나 피해자로부터 민감한 정보를 빼낼 수 있습니다.
항핵항체(ANA)는 루푸스라고도 알려진 전신성 홍반성 루푸스(SLE)를 비롯한 다양한 자가 면역 질환의 존재를 나타내는 지표로 활용되고 있습니다.
반전 모델을 활용하면 대상 개인이 자가 면역 질환과 관련된 쿼리를 제기했음을 파악할 수 있습니다. 악의적인 공격자는 추가 데이터와 교환을 축적함으로써 해당 개인이 심각한 의학적 질환을 앓고 있다고 추론할 수 있습니다. 이러한 방식으로, 선의의 온라인 유틸리티로 시작된 것이 개인의 사적인 건강 영역을 침범하는 가상의 파놉티콘으로 변모합니다.
반전 공격에 대해 무엇을 할 수 있을까요?
개인 정보에 요새를 구축하는 것은 복잡한 문제라고 주장할 수 있습니다. 그러나 인공지능 시스템 개발자들은 강력한 보안 조치를 구현하고 운영을 불투명하게 만들어 공격자가 반전 공격을 수행하지 못하도록 다양한 전략을 구현하고 있습니다.사용자 개인정보를 보호하기 위해 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:
차등 개인정보 보호는 인공지능 출력에 활용되는 접근 방식으로, 개인의 민감한 정보를 보호하기 위해 노이즈나 왜곡 수준을 추가합니다. 이 개념은 많은 사람들 사이에서 부드럽게 말하면 다른 사람들의 불협화음 속에서 자신의 목소리를 구별할 수 없게 되는 것에 비유할 수 있습니다.
다자간 계산(MPC)은 비밀리에 공동 작업을 수행하는 그룹과 유사하게 작동하며, 각 구성원은 각자의 개인적 책임에 대한 결과만 공유하고 섬세한 세부 사항은 숨깁니다. 이를 통해 수많은 컴퓨터 시스템이 네트워크를 통해 또는 서로에게 개별 최종 사용자 데이터를 누설하지 않고 정보를 공동으로 처리할 수 있습니다.
연합 학습은 다양한 디바이스에서 인공지능 시스템을 훈련하는 동시에 각 디바이스의 로컬리티를 유지하여 각 디바이스 데이터의 개인정보와 무결성을 보존하는 프로세스입니다. 이 접근 방식은 앙상블의 응집력이나 특정 파트의 기밀성을 손상시키지 않으면서 개인이 각자의 고유한 목소리를 내는 집단 연주와 유사합니다.
이러한 구제책은 상당한 효력을 발휘하지만, 역습 공격을 저지하는 것은 종종 어려운 일입니다. 안전장치가 더욱 강력해질수록 공격자들은 이에 대응하는 전략을 고안하여 이를 우회합니다. 따라서 책임의 부담은 정보를 수집하고 유지하는 기업과 크리에이터에게 있지만, 스스로를 보호하기 위해 특정 예방 조치를 취할 수도 있습니다.
반전 공격으로부터 자신을 보호하는 방법
이미지 출처: Mike MacKenzie/ Flickr
신경망과 인공 지능 기술은 상당한 발전을 이루었지만 다른 분야에 비해 상대적으로 미성숙한 단계에 머물러 있습니다. 따라서 이러한 시스템이 완전히 신뢰할 수 있게 될 때까지 사용자가 데이터를 보호하는 초기 방어선 역할을 하는 것이 중요합니다.
반전 공격의 희생양이 될 가능성을 최소화하려면 다음 모범 사례를 구현하는 것을 고려하세요:
온라인에서 개인 정보를 공유하거나 챗봇과 상호작용할 때는 이러한 세부 정보를 누구에게 공개할지 신중하게 판단하여 주의를 기울이세요. 데이터를 제공하기 전에 각 데이터의 공개가 정말 필요한지 평가하세요. 실생활에서 낯선 사람과 민감한 정보를 공유할 때와 동일한 기준을 적용하세요. 낯선 사람과 비밀을 공유하는 것이 불편하다면 봇에게 비밀을 공개하지 마세요.
소프트웨어를 정기적으로 업데이트하는 것은 사이버 보안을 보장하는 데 매우 중요합니다.여기에는 브라우저 업데이트 유지
소프트웨어 프로그램이나 대화형 에이전트가 사용자에게 민감한 데이터를 요청하는 경우, 해당 정보를 공개하기 전에 그 필요성을 신중하게 평가하는 것이 중요합니다. 문의한 세부 정보가 제공되는 서비스와 관련이 없는 것으로 보이는 경우 개인 정보의 잠재적 오용에 대한 우려가 있을 수 있습니다.
재무 상태, 병력 또는 개인 신원 정보와 같은 민감한 데이터를 단순히 그러한 정보가 필요하다는 주장만으로 최근에 알게 된 사람에게 누설하는 것은 신중하지 못한 행동입니다. 비슷한 맥락에서, 애플리케이션을 효과적으로 운영하기 위해 꼭 필요한 정보가 무엇인지 파악하고 그 이상의 추가 데이터는 공유하지 않도록 선택하는 것이 중요합니다.
AI 시대의 개인정보 보호
개인 데이터는 개인의 가장 소중한 자원이므로 개인 데이터 보호는 가장 중요한 관심사입니다. 그 안전을 보장하기 위해서는 우리가 의존하는 디지털 플랫폼에 대한 강력한 안전장치의 보급 및 구현과 관련하여 지속적인 노력이 필요합니다.
이러한 위험을 인식하고 여기에 설명된 것과 유사한 조치를 시행하면 은밀하게 숨어 있는 교활한 위협 요소에 대한 방어력을 강화할 수 있습니다.
우리는 개인 데이터가 항상 기밀로 유지되고 보호되는 세상을 위해 노력해야 합니다.