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1. 모델 추출 공격의 3단계 메커니즘: 지식은 어떻게 전이되는가?

공격자가 내부 구조를 모르는 '블랙박스' 상태의 API로부터 모델을 추출하는 과정은 매우 정교한 머신러닝 워크플로우를 따릅니다. ① 유효 쿼리 탐색 및 능동적 샘플링(Active Sampling) 공격자는 무작위 데이터를 던지는 비효율적인 방식을 쓰지 않습니다. 모델의 '결정 경계(Decision Boundary)'를 효율적으로 찾아내기 위해 능동적 학습(Active Learning) 기법을 사용합니다. 모델이 판단을 내리기 가장 어려워하는 지점, 즉 확신도가 낮은 데이터를 집중적으로 쿼리하여 모델의 논리 구조를 정밀하게 타격합니다. ② 의사 라벨링(Pseudo-labeling) 데이터 구축 API가 내놓는 답변(Label)은 공격자에게 완벽한 정답지가 됩니다.

1. 왜 기존 보안 점검으로는 AI를 지킬 수 없는가?

전통적인 소프트웨어 보안은 SQL 인젝션이나 XSS처럼 '코드의 문법적 오류'나 '메모리 관리 미비'를 찾는 데 집중합니다. 이는 입력에 따른 출력이 정해져 있는 결정론적(Deterministic) 구조에 최적화되어 있습니다. 하지만 AI 모델은 입력된 프롬프트를 확률적으로 해석합니다. 비결정성(Non-determinism)의 위협 AI는 똑같은 질문을 던져도 매번 답이 달라질 수 있으며, 코드가 완벽하더라도 모델이 학습한 '논리' 자체가 편향되어 있거나 특정 우회 경로를 통해 시스템 가드레일을 무력화할 수 있는 취약점을 내포하고 있습니다. 따라서 기존의 체크리스트 방식 점검은 AI 환경에서 무용지물에 가깝습니다. 공격자의 관점에서 모델의 한계를 끝까지 밀어붙이는 '창의적 공격'이 필요한 이유입니다.

LLM 공급망 공격의 실체: 왜 LoRA 어댑터가 타겟인가?

Hugging Face 등 오픈소스 허브를 통해 유포되는 악성 LoRA 어댑터의 기술적 취약점(Pickle RCE)을 심층 분석하고, 2026년 기업 AI 보안을 위한 MLSecOps 방어 체계 및 실무 체크리스트를 제시합니다. 2026년 현재, 생성형 AI의 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 특히 기업들은 거대 모델을 직접 학습시키는 대신, 라마(Llama 3.2), 미스트랄(Mistral) 같은 오픈소스 모델 위에 특정 도메인 지식을 입힌 LoRA(Low-Rank Adaptation) 어댑터를 활용해 비용 효율성을 극대화하고 있습니다. 하지만 이러한 '가벼운 효율성' 뒤에는 전례 없는 보안 위협인 AI 공급망 공격(AI Supply C..