[Adversarial Attacks] 적대적 공격의 개념 및 해결 방법 알아보기
인공지능(AI)이 급속도로 발전하면서, 우리 일상에 다양한 AI 기반 기술이 깊숙이 스며들고 있다.
자율주행차, 의료 진단 시스템, 얼굴 인식 보안 등 혁신적인 기술들이 우리 생활을 편리하고 안전하게 만들어 준다.
그러나 이러한 AI 기술에는 알려지지 않은 약점이 존재한다.
바로 Adversarial Attack(적대적 공격)이라 불린다.
이번 글에서는 Adversarial Attack의 개념과 유형, 그리고 그것이 AI에 미치는 영향을 살펴보겠다.
1. Adversarial Attack이란 무엇인가?
Adversarial Attack은
AI 모델, 특히 딥러닝 모델을 혼란시키기 위해 설계된 입력 데이터를 사용하여 시스템이 잘못된 결과를 도출하도록 만드는 기법이다.
간단히 말해, AI가 사물을 오인하게 만들거나 잘못된 결정을 내리게끔 하는 일종의 속임수이다.
예를 들어, 사람 눈에는 전혀 이상이 없는 이미지에 약간의 노이즈를 추가하는 것만으로도 AI는 전혀 다른 대상을 인식하게 될 수 있다.
https://www.mdpi.com/2076-3417/9/5/909
이러한 공격은 보통 사람에게는 인식되지 않는 아주 작은 변화를 AI 모델의 입력에 가함으로써, 모델이 잘못된 판단을 하도록 유도한다.
이런 취약점은 자율주행 자동차의 신호 인식 오류나 금융 시스템의 사기 탐지 오류 같은,
심각한 결과를 초래할 가능성이 있어 AI의 안전성 문제에 대한 심각한 우려를 불러일으키고 있다.
2. Adversarial Attack의 종류
Adversarial Attack에는 다양한 종류가 존재한다. 주요 공격 방식으로는 다음과 같은 유형들이 있다.
- White-Box Attack: 공격자가 AI 모델의 구조와 파라미터를 모두 알고 있는 상황에서 이루어지는 공격이다. 이러한 공격에서는 모델의 취약점을 정확히 파악해 가장 효과적인 방식으로 혼란을 야기할 수 있다.
- Black-Box Attack: 모델의 내부 구조에 대한 정보 없이 단지 입력과 출력만을 활용해 이루어지는 공격이다. 공격자는 모델을 반복적으로 호출하며 반응을 분석해 최적의 공격 벡터를 찾게 된다.
- Targeted vs. Non-Targeted Attack: Targeted Attack은 모델이 특정한 잘못된 결과를 내도록 목표로 삼는 반면, Non-Targeted Attack은 단지 모델의 예측을 틀리게 만드는 것을 목표로 한다.
3. Adversarial Attack의 실제 사례
Adversarial Attack은 현실에서도 그 위협이 입증된 바 있다. 주요 사례는 아래와 같다.
- 자율주행차의 신호 인식 오류: 신호 표지판에 작은 스티커나 그래피티를 추가함으로써 자율주행차가 멈추라는 신호를 무시하거나 잘못 해석하게 만들 수 있다.
- 얼굴 인식 시스템 우회: 약간의 메이크업이나 특수한 안경을 착용하여 얼굴 인식 시스템을 속여, 보안 시스템을 무력화시킬 수 있다.
이와 같은 사례들은 Adversarial Attack이 단순한 연구적 주제가 아니라, 실제로 시스템의 안전성과 관련된 중요한 문제임을 시사한다.
4. Adversarial Attack 방어 방법
AI의 취약성을 보완하고 Adversarial Attack에 대처하기 위한 다양한 방어 기법들이 연구되고 있다.
몇 가지 대표적인 방어 방법은 다음과 같다.
- Adversarial Training: 공격을 감지하고 방어할 수 있도록 적대적 예제를 훈련 데이터에 포함시켜 모델을 더욱 강건하게 만드는 기법이다.
- Defensive Distillation: 모델의 출력 확률 분포를 부드럽게 만들어, 공격자가 모델의 결정 경계를 쉽게 탐지하지 못하게 하는 방법이다.
- Input Transformation: 입력 데이터에 대해 노이즈 제거, 블러링 등을 수행하여 공격을 무력화시키는 전처리 방식이다.
이러한 방어 기법들은 완벽한 방어를 보장하지는 않지만, AI 모델이 좀 더 안전하게 동작할 수 있도록 만들어준다.
5. Adversarial Attack 내용 정리
Adversarial Attack은 AI 모델이 얼마나 쉽게 속을 수 있는지를 잘 보여준다.
이는 단순히 AI의 기술적 발전만으로는 충분하지 않으며, 그 안전성 또한 반드시 고려해야 한다는 중요한 교훈을 준다.
특히, AI가 인간의 생명과 안전에 직결된 분야에 사용될 경우, 이러한 공격에 대한 방어 능력은 필수적이다.
Adversarial Attack에 대한 연구는 AI의 취약성을 보완하고, 더욱 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 데 중요한 역할을 한다.
앞으로도 AI 기술이 더 안전하고 공정하게 발전할 수 있도록, 이러한 도전과 문제들을 끊임없이 연구하고 해결하는 노력이 필요하다.
Adversarial Attack은 AI가 가진 위험 요소이자, 동시에 이를 극복하기 위한 연구 과제이다.
이 문제를 해결하기 위해서는 AI의 설계 단계에서부터 공격에 대한 대비를 고려하는 것이 필요하다.
따라서 AI 시스템을 설계하거나 개발할 때, 이러한 공격 가능성을 염두에 두고 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 시스템을 설계해야 한다.