인공지능(AI) 모델의 보안 위협 중 하나인 모델 역공격(Model Inversion Attack)에 대해 소개하고 주요 사례를 설명합니다.모델 역공격 (Model Inversion Attack) 이란? 모델 역공격은 이미 학습이 완료된 AI 모델을 이용하여, 모델이 학습했던 원본 학습 데이터(training data)의 일부 또는 전체를 복원하려는 사이버 공격입니다. 일반적으로 AI 모델은 학습 데이터를 통해 특정 패턴을 학습하며, 이 과정에서 데이터의 민감한 정보가 모델 내부에 '기억'될 수 있습니다. 공격자는 이 점을 악용하여, 모델의 출력값(예: 예측 결과, 신뢰도 점수)을 분석하고 역추적함으로써 원본 데이터를 재구성해냅니다.주요 목표: 모델이 학습한 민감한 정보(개인정보, 의료 기록, 금융 데이..
