연합학습 29

연합학습을 위한 분산 클라이언트 패키지 관리 시스템 구축 방안

1. 서론연합학습(Federated Learning, FL)은 데이터를 중앙 서버로 이동시키지 않고, 분산된 클라이언트(기기 또는 사일로)에 존재하는 데이터를 활용하여 머신러닝 모델을 학습하는 기술입니다. 이 과정에서 중앙 서버는 학습 코드, 모델 구조, 설정 등을 클라이언트에 배포하고, 클라이언트는 로컬 학습 후 업데이트된 모델 가중치(또는 그래디언트)만을 서버로 전송합니다. 이때, 수천에서 수백만 개에 이를 수 있는 분산된 클라이언트에 학습 코드와 관련 종속성을 안정적이고, 안전하며, 효율적으로 배포하는 것이 큰 도전 과제입니다. 본 문서는 이러한 연합학습 환경의 특수성을 고려한 패키지 관리 시스템(Package Management System, PMS)의 구축 방안을 제안합니다.2. 핵심 구성 요소..

연합학습 도입 시 운영 용이성 고려사항

연합학습은 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고, 각 클라이언트(예: 모바일 기기, 병원, 공장)에서 로컬로 모델을 학습한 뒤, 학습된 모델의 일부(가중치 등)만을 중앙 서버로 보내 집계(aggregation)하는 분산형 머신러닝 방식입니다. 이러한 특성상, 연합학습의 '운영 용이성'은 기존의 중앙 집중식 MLOps(머신러닝 운영)와는 완전히 다른 차원의 복잡성을 가집니다. 운영 용이성은 단순히 "모델이 잘 돌아간다"를 넘어, "분산된 환경에서 시스템을 얼마나 안정적이고 효율적으로 유지보수할 수 있는가"의 문제입니다. 연합학습 도입 시 운영 용이성 측면에서 고려해야 할 주요 사항은 다음과 같습니다.1. 시스템 구축 및 배포 (Setup & Deployment)클라이언트 환경의 다양성: 연합학습은 수많은 이..

연합학습 도입 시 기존 인프라 호환성 고려사항

연합학습은 데이터를 중앙 서버로 이동시키지 않고, 데이터가 위치한 각 디바이스(또는 사일로)에서 로컬 모델을 학습시킨 후, 모델의 업데이트 값(예: 가중치, 그래디언트)만을 중앙 서버로 전송하여 글로벌 모델을 업데이트하는 분산형 머신러닝 방식입니다. 이러한 'Code-to-Data' 접근 방식은 데이터 프라이버시를 획기적으로 향상시키지만, 기존의 'Data-to-Code' 중앙 집중식 인프라와는 데이터가 아닌 학습 코드(모델)가 이동한다는 점에서 근본적으로 다릅니다. 따라서 연합학습을 성공적으로 도입하기 위해서는 기존 IT 인프라와의 호환성을 면밀히 검토하고 전략을 수립해야 합니다. 주요 고려사항은 다음과 같습니다.1. 데이터 인프라 (Data Infrastructure)데이터가 이동하지 않기 때문에, ..

FL-09. 방어 전략: 시빌 공격에 대한 방어

시빌 공격(Sybil Attack)은 하나의 공격자가 수많은 가짜 신원(Sybils)을 생성하여, 분산 시스템이나 P2P 네트워크에서 자신이 다수인 것처럼 위장하고 부당한 영향력을 행사하려는 공격입니다. 이 이름은 다중인격장애를 다룬 1973년작 소설 '시빌(Sybil)'에서 유래했습니다.1. 시빌 공격의 핵심 원리 대부분의 분산 시스템은 '1인 1표' 또는 '다수결'의 원칙에 따라 작동합니다. 시빌 공격은 이 점을 악용합니다.정상 시스템: 100명의 정직한 사용자와 1명의 공격자가 있다면, 공격자의 영향력은 1%에 불과합니다. 시빌 공격: 100명의 정직한 사용자가 있는 시스템에, 1명의 공격자가 1,000개의 가짜 계정(시빌)을 만들어 참여합니다. 이제 시스템은 1,100명의 "사용자"가 있는 것으로..

FL-08. 방어 전략: 기여도 평가

연합학습(Federated Learning)에서 기여도 평가(Contribution Measurement)는 시스템의 보안성, 공정성, 효율성을 높이는 데 핵심적인 방어 전략입니다. 이는 "어떤 클라이언트가 글로벌 모델 성능 향상에 '정직하게' 그리고 '유용하게' 기여했는가?"를 측정하는 기술입니다. 주요 목적은 다음과 같습니다. 프리라이딩(Free-riding) 방지: 학습에 기여하지 않으면서 고성능 모델만 받아 가려는 클라이언트를 식별합니다. 보안 위협 완화: 고의로 성능을 저하하거나 백도어를 심으려는 악의적인 업데이트(포이즈닝 공격)를 식별하고 그 영향을 줄입니다. 공정한 보상: 시스템에 많이 기여한 클라이언트에게 더 많은 보상(예: 인센티브, 다음 라운드 참여 우선권)을 제공합니다.가장 큰 어려움..

FL-07. 방어 전략: 견고한 집계 전략들

연합학습에서 견고한 집계 전략(Robust Aggregation Strategy)은 악의적인 클라이언트가 전송하는 비정상적인 업데이트(Outlier)로부터 글로벌 모델을 보호하기 위한 서버 측 방어 기법입니다. 기본적인 FedAvg는 모든 클라이언트의 업데이트를 '단순 평균'하기 때문에, 하나의 강력한 악성 업데이트만으로도 전체 글로벌 모델이 쉽게 오염될 수 있습니다(포이즈닝 공격). 견고한 집계 전략들은 "정직한 클라이언트의 업데이트는 (고차원 공간에서) 서로 유사한 경향을 보일 것이고, 악의적인 업데이트는 이들로부터 멀리 떨어져 있을 것"이라는 핵심 가정을 기반으로, 이러한 이상치를 식별하고 그 영향을 최소화하거나 완전히 제거합니다. 주요 견고한 집계 전략들은 다음과 같습니다.1. 절삭 평균 (Tri..

보안 위협: 모델 탈취/추출 공격(Model Stealing/Extraction Attack)

인공지능(AI) 모델, 특히 딥러닝 모델의 구조(architecture)와 파라미터(parameter, 가중치)는 모델의 핵심 지적 재산(IP)이자 성능을 좌우하는 전부입니다. 이러한 정보가 유출되는 것은 기업이나 연구 기관에 막대한 금전적, 전략적 손실을 초래할 수 있는 심각한 보안 위협입니다. 이러한 위협은 크게 '모델 탈취(Model Stealing)' 또는 '모델 추출(Model Extraction)' 공격의 범주에 속합니다.1. 모델 구조 누출모델 구조 누출은 AI 모델의 '청사진'을 훔치는 행위입니다. 이는 모델이 몇 개의 레이어로 구성되어 있는지, 각 레이어는 어떤 종류(e.g., Convolutional, Recurrent, Transformer)인지, 어떻게 연결되어 있는지 등의 하이퍼파..

정보 보안 vs. PETs: 데이터를 '지키는' 기술과 '안전하게 활용하는' 기술

정보 보안 기술과 개인정보보호 강화 기술(PETs)은 데이터를 보호한다는 공통점을 갖지만, 목표와 범위, 핵심 기능에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 정보 보안 기술이 외부의 위협으로부터 데이터라는 성을 지키는 '견고한 방패'라면, PETs는 성 안의 중요한 개인정보를 보호하면서도 안전하게 바깥과 교류(활용)할 수 있도록 길을 열어주는 '마법 열쇠'에 비유할 수 있습니다. 핵심 목표의 차이 가장 큰 차이는 기술이 추구하는 핵심 목표에 있습니다. 정보 보안 기술: 정보의 기밀성(Confidentiality), 무결성(Integrity), 가용성(Availability), 즉 '정보 보안의 3요소(CIA Triad)' 보장을 최우선으로 합니다. 허가되지 않은 접근을 막고, 데이터 위변조를 방지하며, 필요할 때 언..

SecAgg+ 프로토콜에서 악의적인 서버의 공격 시나리오

클라이언트별로 다른 조작된 이탈 목록을 보냄으로써 특정 온라인 상태의 클라이언트를 대상으로 모델 원본 파라미터를 복원하는 것이 가능한가? 만약 프로토콜에 추가적인 안전장치가 없다면, 이러한 공격은 실제로 가능하며 특정 클라이언트의 모델 원본을 복원할 수 있습니다.이 공격은 '선택적 참여자 목록 공격(Selective Client List Attack)'이라고 볼 수 있으며, 악의적인 서버(Malicious Server)가 시도할 수 있는 대표적인 공격 시나리오입니다.악의적인 서버의 공격 시나리오서버가 온라인 상태인 클라이언트 $u$의 모델 $x_u$를 탈취하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 이 서버는 또 다른 온라인 클라이언트 $v$를 이 공격에 이용합니다.서버의 이중 플레이: 서버는 $u$와 $v$에게 ..

SecAgg+ 프로토콜에서 서버와 클라이언트 간 상태 확인 절차

클라이언트는 다른 클라이언트의 상태를 알아야만 올바른 키를 서버에 전송할 수 있습니다. 이는 SecAgg+ 프로토콜의 중요한 단계이며, 서버가 중앙에서 조정자(Coordinator) 역할을 수행함으로써 가능해집니다. 클라이언트가 서로의 상태를 직접 확인하는 것이 아니라, 서버가 상태를 판별하고 그 결과를 온라인 클라이언트들에게 알려주는 방식으로 동작합니다.서버와 클라이언트 간 상태 확인 절차프로토콜의 '이탈자 처리' 단계는 다음과 같은 명확한 순서로 진행됩니다.1단계: 마스킹된 값 제출 및 대기모든 클라이언트는 자신의 마스킹된 모델 업데이트($y_u$)를 서버에 전송합니다. 서버는 정해진 시간 동안 클라이언트들의 제출을 기다립니다.2단계: 서버의 상태 판별 및 목록 생성제출 시간이 마감되면, 서버는 성공..