AI 모델 오염 공격(Poisoning)으로부터 데이터셋 보호하는 실전 가이드

데이터를 조작해 AI를 망가뜨리는 Poisoning 공격, 지금 막지 않으면 모델 전체가 무너질 수 있습니다.

📌 목차

Poisoning 공격은 학습 데이터에 악성 샘플을 몰래 섞어 AI가 잘못 배우도록 만드는 공격입니다.

대표적으로 레이블 조작, 백도어 심기, 노이즈 주입이 있습니다.

✔ 데이터 수집 출처 검증 ✔ 라벨 이중 검수 ✔ 분포 이상 탐지 자동화

특히 학습 전 통계적 이상치 탐지와 모델 성능 급락 알림 시스템을 반드시 구축해야 합니다.

① 데이터 출처 인증
② 라벨 무결성 검사
③ 학습 후 백도어 탐지

AI 보안의 핵심은 모델이 아니라 데이터를 지키는 것입니다.