🔍 AI 모델 해킹하기: 데이터 독살 공격 실습 (PyTorch로 따라해보기)

이게 뭔데? 🤔

요즘 AI 모델들이 너무 똑똑해지다 보니, 사람들이 이걸 해킹하려는 시도도 많아졌어. 그중에서 **데이터 독살 공격(Data Poisoning Attack)**이란 게 있는데, 말 그대로 AI 학습 데이터를 '독살'해서 모델의 행동을 조작하는 거야.

이 글에서는 CIFAR-10이라는 유명한 이미지 데이터셋을 가지고 실험해봤어. CIFAR-10은 자동차, 새, 고양이 등 10가지 카테고리의 작은 이미지 6만 개로 이루어진 데이터셋이야. 여기에서 일부 이미지의 레이블을 고의로 바꿔치기하는 거지. 예를 들어, '자동차' 이미지 일부를 '트럭'으로 레이블을 바꾸는 거야.

그럼 AI 모델은 이 잘못된 데이터를 학습하게 되고, 나중에 실제 테스트할 때 '자동차'를 '트럭'으로 잘못 분류하게 되는 거야. 이게 바로 타겟 데이터 독살 공격이야. 공격자가 특정 클래스를 노리고 그 클래스의 데이터를 조작하는 거지.

이 실험에서는 PyTorch와 ResNet 모델을 사용했는데, ResNet은 이미지 분류에서 자주 쓰는 딥러닝 모델이야. 코드를 보면 알겠지만, 원래 데이터셋과 독살된 데이터셋을 나란히 학습시켜서 그 차이를 비교해볼 수 있게 했어.

핵심 내용 정리 📌

• 실험 설정: CIFAR-10 데이터셋에서 특정 클래스(예: 클래스 1)를 공격 대상으로 선정하고, 그 중 40%의 레이블을 악성 클래스(예: 클래스 9)로 바꿨어. 이렇게 하면 모델이 특정 클래스를 잘못 학습하게 되는 거지.

• 독살 데이터셋 구현: PoisonedCIFAR10이라는 커스텀 데이터셋 클래스를 만들어서, 학습 데이터의 레이블만 조작하고 이미지는 그대로 두었어. 이렇게 하면 이미지 자체는 정상인데 레이블만 잘못된 거니까, 모델이 혼란스러워지는 거야.

• 모델 아키텍처: ResNet-18 모델을 사용했는데, CIFAR-10에 맞게 약간 수정했어. 첫 번째 컨볼루션 레이어의 커널 크기나 스트라이드를 조정해서 작은 이미지에 맞췄고, 마지막 풀링 레이어는 제거했어.

• 학습 과정: 독살된 데이터와 정상 데이터를 같은 조건에서 학습시켜서, 독살의 영향을 명확하게 비교할 수 있게 했어. 옵티마이저는 Adam을 사용했고, 학습률은 0.001로 설정했어.

• 평가 방법: 학습이 끝난 후 테스트 데이터셋으로 모델의 성능을 평가했어. 특히 **혼동 행렬(Confusion Matrix)**을 그려서 어떤 클래스가 잘못 분류되는지 시각적으로 확인할 수 있게 했어.

• 결과 분석: 독살된 모델은 특정 클래스를 악성 클래스로 잘못 분류하는 경향이 명확하게 나타났어. 예를 들어, 원래 '자동차'였어야 할 이미지를 '트럭'으로 잘못 분류하는 비율이 크게 증가한 거지.

• 코드 제공: 전체 코드는 GitHub에 공개되어 있어서, 누구나 따라 해볼 수 있어. 특히 데이터 독살 공격의 원리를 이해하고 싶거나, AI 보안에 관심이 있는 사람들에게 유용할 거야.

그래서 뭐가 달라지는데? 💥

이 실험이 중요한 이유는 AI 모델의 취약점을 실감나게 보여주기 때문이야. 우리가 흔히 생각하는 AI는 완벽해 보이지만, 실제로는 학습 데이터에 조금만 손상을 주어도 큰 문제가 생길 수 있어.

예를 들어, 자율 주행 자동차의 이미지 인식 모델에 이런 공격을 가하면, '정지 표지판'을 '진입 가능'로 잘못 인식하게 만들 수도 있어. 이게 현실에서 일어난다면 정말 위험한 일이겠지?

또한, 이 실험은 AI 보안의 중요성을 강조해줘. 요즘은 많은 기업들이 AI 모델을 클라우드에 올리거나 공개데이터로 학습시키는데, 이런 공격에 노출될 가능성이 있어. 그래서 데이터의 무결성을 확인하고, 이상 탐지 시스템을 구축하는 것이 중요해지고 있어.

개발자 입장에서는 이런 공격을 방지하기 위한 기술도 연구되고 있어. 예를 들어, **로버스트 학습(Robust Training)**이나 데이터 검증 기법 등을 사용해서 모델을 더 강건하게 만들 수 있어.

MAX5의 생각 🎯

바이브코딩을 하는 입장에서 보면, 이 실험은 AI 모델의 한계와 위험성을 이해하는 데 큰 도움이 돼. 우리가 AI 코딩을 할 때, 단순히 모델을 만드는 것뿐만 아니라 그 모델이 어떻게 공격받을 수 있는지, 어떻게 방어할 수 있는지 고려해야 해.

특히 데이터의 질이 얼마나 중요한지 실감할 수 있어. 우리가 AI 모델을 학습시킬 때, 데이터가 깨끗하고 정확한지 확인하는 과정이 정말 중요해. 예를 들어, 바이브코딩으로 사이드 프로젝트를 할 때, 공개 데이터셋을 사용할 경우 그 데이터가 조작되지 않았는지 확인하는 습관을 길러야 해.

또한, 이 실험은 AI 보안 분야에 관심을 가져볼 좋은 계기가 돼. 요즘은 AI 모델을 해킹하는 기술도 발전하고 있으니까, 반대로 이를 방어하는 기술도 함께 공부하면 좋겠어. clauders.ai 스터디에서 이런 주제로 토론해보면 어떨까? AI 모델의 보안 취약점과 방어 전략에 대해 함께 이야기해보는 것도 재미있을 거야!