AI와 적대적 공격(Adversarial Attack) 방어 연구

1. 적대적 공격이란 무엇인가 – 인공지능의 허점을 찌르는 그림자

적대적 공격(Adversarial Attack)은 인공지능 시스템이 입력 데이터를 잘못 해석하도록 고의적으로 왜곡된 데이터를 주입하는 공격 방식이다. 이러한 공격은 표면적으로 인간이 인식하기에 거의 구분되지 않는 사소한 노이즈나 픽셀 변형만으로도 AI 시스템을 오작동하게 만들 수 있다는 점에서 매우 치명적이다. 예를 들어 자율주행차의 이미지 인식 시스템이 정지 신호를 제한 속도 표지판으로 오인하게 만들거나, 안면 인식 시스템이 얼굴을 다른 사람으로 오인하도록 조작하는 것이 이에 해당한다. 특히 딥러닝 기반의 이미지 분류기, 음성 인식 시스템, 자연어 처리 모델 등 대부분의 AI 기술들이 이러한 공격에 취약하다는 연구 결과들이 속속 발표되며 AI 보안에 대한 우려는 점점 더 커지고 있다.

적대적 예시(adversarial example)는 무작위가 아닌 매우 정밀한 수학적 연산에 기반해 설계되며, 이는 딥러닝 네트워크의 경사 하강법을 역으로 추적하는 방식으로 생성된다. 공격자는 특정 입력값에 대해 신경망이 가장 취약한 방향으로 파라미터를 살짝 조정함으로써 AI가 완전히 엉뚱한 결과를 내놓게 만든다. 이러한 방식은 단순한 이미지 분류기뿐 아니라 챗봇, 음성 비서, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용될 수 있어, AI 기술이 널리 퍼질수록 그 위협은 기하급수적으로 커지는 실정이다. 특히 최근에는 모델이 실제로 훈련된 적 없는 범주의 정보에도 혼동을 일으키는 제너럴라이즈드 적대적 공격(generalized adversarial attack)이 주목받고 있다.

더욱 문제는 이러한 공격이 오픈소스 코드나 간단한 툴로도 가능하다는 점이다. 논문에서 제시된 공격 방법은 대부분 구현이 가능하고 GitHub와 같은 플랫폼에 공개된 상태이기 때문에, 악의적 목적을 가진 이들의 접근이 용이하다. 인공지능이 인간의 의사결정을 보조하거나 대체하는 분야가 증가하고 있는 가운데, 이러한 시스템이 적대적 공격에 의해 의도하지 않은 결정을 내리는 일은 단순한 오류를 넘어선 심각한 사회적 문제로 발전할 수 있다.

2. 적대적 공격의 유형과 진화 – 공격 기법의 다양화

적대적 공격은 그 방식과 적용 대상에 따라 다양한 유형으로 분류된다. 기본적으로는 화이트박스(White-box) 공격과 블랙박스(Black-box) 공격으로 구분할 수 있다. 화이트박스 공격은 공격자가 AI 모델의 구조, 파라미터, 학습 데이터 등 내부 정보를 알고 있는 경우 수행되는 방식이다. 반면 블랙박스 공격은 내부 정보를 전혀 모른 채 입력과 출력만을 활용해 공격하는 방식으로, 현실에서 훨씬 더 위협적이다. 특히 API를 통해 AI 서비스가 외부에 제공되는 상황에서는 블랙박스 공격의 가능성이 높아진다.

공격의 목표에 따라 오분류(misclassification), 대상 변경(targeted attack), 무차별 공격(non-targeted attack) 등이 있으며, 최근에는 물리적 환경에서의 공격도 시도되고 있다. 예를 들어, 안경 테두리나 티셔츠 프린트에 적대적 패턴을 삽입하여 AI 안면 인식 시스템을 교란시키는 방식은 실세계에 적용 가능하다는 점에서 AI 보안 연구자들에게 큰 경각심을 주었다. 또한 영상 기반 모델을 대상으로 하는 프레임 간 공격(Frame-level Attack)과 텍스트 자연어 모델을 대상으로 하는 문법적 유도 공격(Grammatical Attack)도 활발히 연구되고 있다.

최근에는 적대적 샘플을 생성하는 알고리즘 또한 고도화되고 있다. 대표적으로 FGSM(Fast Gradient Sign Method), PGD(Projected Gradient Descent), DeepFool, Carlini & Wagner Attack 등은 점점 더 정교하게 AI의 결정 경계를 넘나들며, 기존 방어 알고리즘들을 무력화하고 있다. 텍스트나 음성 영역에서도 자소 분리, 발음 유사어 치환 등 언어적 맥락을 고려한 적대적 조작이 늘어나면서, AI의 다중 입력 채널에 걸친 방어의 필요성이 강조되고 있다.

이러한 흐름 속에서 AI 모델 자체뿐 아니라 모델을 둘러싼 전처리 과정, 데이터 라벨링 단계, 훈련 환경 등 전방위적으로 공격 지점이 확대되고 있다. 적대적 공격은 단순히 알고리즘의 결함을 노리는 것이 아니라, 인공지능 전체 생태계를 타깃으로 삼고 있는 것이다. 따라서 이 문제에 대한 방어 역시 모델 수준을 넘어선 총체적 전략이 요구된다.

3. AI의 방어 전략 – 적대적 훈련과 탐지 기술의 진화

AI가 적대적 공격으로부터 안전하게 작동하도록 하기 위한 방어 전략에는 다양한 기술들이 존재한다. 가장 보편적인 방법은 ‘적대적 훈련(Adversarial Training)’이다. 이는 모델을 훈련시킬 때 적대적 예시를 일부러 포함시켜 네트워크가 이러한 왜곡된 입력을 학습하게 만드는 방식이다. 실제로 많은 딥러닝 모델에서 적대적 훈련은 가장 강력한 방어 방법 중 하나로 알려져 있으며, 모델의 일반화 성능도 일정 부분 향상시키는 것으로 평가된다. 다만 이 방법은 계산량이 많고 학습 시간이 증가한다는 단점도 존재한다.

또 다른 방식으로는 입력 데이터에 대한 전처리(preprocessing)를 통해 노이즈를 제거하거나, 특징 공간(feature space)에서 이상값을 탐지하는 방식이 있다. 이 때 사용하는 기술로는 JPEG 압축, 블러링, 비정형 노이즈 제거, 스펙트럼 필터링, Autoencoder 기반 필터링 등이 있다. 이러한 방법은 AI 모델을 수정하지 않고도 공격을 완화시킬 수 있다는 점에서, 이미 배포된 모델을 대상으로 적용하기에 유리하다.

더 나아가 최근에는 **검증 기반 방어(Certifiable Defense)**라는 개념이 대두되고 있다. 이는 특정 입력에 대해 모델이 얼마나 견고하게 작동할 수 있는지를 수학적으로 보증하는 방식이다. 예를 들어, 한 입력값 주변의 L2 노름 거리 내에 존재하는 모든 변형값에 대해 같은 출력을 유지한다는 것을 수학적으로 증명하는 것이다. 이 기술은 의료 AI, 자율주행, 법률 AI 등 고신뢰성 요구 분야에서 특히 중요하게 여겨지고 있다.

추가적으로, AI의 내부 구조 자체를 방어적으로 설계하는 ‘로버스트 모델링(Robust Modeling)’ 접근도 주목받고 있다. 이는 예를 들어 비선형성을 증가시키거나, 다양한 입력 채널에 대한 통합 의사결정 구조를 갖추어 단일 채널 공격에 덜 취약하게 만드는 방식이다. 또한 최근에는 공격 시도를 사전에 감지하고 차단하는 실시간 탐지 시스템도 개발되고 있는데, 이는 클라우드 기반 AI 서비스에서 유용하게 쓰이고 있다.

4. 미래의 AI 보안과 정책적 시사점 – 기술 너머의 통합 대응 전략

AI의 보안 위협은 기술적 문제를 넘어서 사회 전체에 영향을 미치는 복합적인 이슈로 발전하고 있다. 특히 적대적 공격은 단순히 시스템 하나의 실패를 의미하는 것이 아니라, 금융, 의료, 교통, 군사 등 핵심 분야에서 AI가 수행하는 의사결정이 무력화될 수 있다는 점에서 국가 차원의 대응 전략이 요구된다. 따라서 AI 보안은 이제 기술 연구자들만의 과제가 아닌, 정책 결정자, 산업계, 시민사회가 함께 풀어야 할 숙제가 되었다.

가장 먼저 강조되는 것은 AI 보안 인증 체계의 확립이다. 현재까지 대부분의 AI 모델은 정확도, 처리 속도 등을 중심으로 평가받아왔지만, 이제는 보안 내성(resilience), 적대적 탐지율, 위험 회피 능력 등의 지표를 포함한 종합적인 인증 체계가 마련되어야 한다. 이를 위해 국제 표준화 작업이 진행되고 있으며, 유럽연합, 미국, 한국 등에서 각각 자율주행차, 의료 진단 AI 등에 대해 AI 보안 기준을 도입하려는 움직임이 활발하다.

둘째, AI 개발자 및 사용자의 보안 인식 강화가 필수적이다. 오픈소스 프레임워크에서 제공되는 AI 모델을 그대로 사용하는 경우가 많아졌지만, 적대적 공격에 대한 내성은 모델마다 상이하고 대다수가 취약한 상태로 배포된다. 따라서 개발 단계에서부터 보안을 고려한 설계가 이루어져야 하며, 사용자 교육 역시 병행되어야 한다.

셋째, 정책 차원에서는 AI 보안 사고가 발생했을 때의 책임 주체와 법적 대응 체계를 명확히 해야 한다. 적대적 공격이 타인의 생명이나 재산에 피해를 주는 경우, 공격자뿐 아니라 서비스 제공자, 시스템 운영자, 심지어 학습 데이터 제공자까지 책임이 분산될 수 있기 때문이다. 이에 따라 AI 법제화 논의에서는 ‘공격 불가침 영역’ 설정, AI 모델에 대한 주기적 보안 감사를 포함한 방안이 제안되고 있다.

마지막으로는 AI 보안에 대한 국제 협력이다. 사이버 보안과 마찬가지로, 적대적 AI 공격도 국경을 넘나드는 위협인 만큼, 국가 간 정보 공유와 공동 방어 체계 구축이 시급하다. 이를 위해 AI 보안 연합체(Alliance for AI Security), 국제 AI 책임 협약(International Convention on AI Accountability) 등의 플랫폼이 주목받고 있다. 향후 AI가 사회 전반의 인프라로 자리 잡을수록, AI 보안은 단일 기술의 문제가 아닌, 인간-기계-사회 전반에 걸친 총체적 안정성과 직결되는 화두로 자리잡을 것이다.