쿤텍, 온디바이스 AI 정보 유출 방지 위한 모델 난독화 기술 개발

AI 요약

쿤텍(대표 방혁준)은 ‘온디바이스 AI 정보 유출 방지를 위한 AI 구현 정보 은닉 기술 개발’ 과제를 통해 모델 난독화 및 데이터 흐름 분석 기술을 개발했다고 7일 밝혔습니다. MLIR Pass 기반 모델 난독화 기술은 연산자 식별 정보 변경(비식별화), 가중치·편향 분리·은닉(매개변수 캡슐화), 텐서 형상 변형(신경 구조 난독화), 가짜 연결·노드 삽입(그래프 구조 난독화) 등을 통해 모델 파일에 노출되는 연산자·파라미터·텐서 형상·그래프 연결 관계를 변형·은닉하고, 별도 실행 정보를 이용해 난독화된 상태에서도 정상 추론이 수행되도록 구성했다고 설명했습니다. 또한 C/C++ 기반 응용 프로그램을 LLVM IR로 변환해 TFLite API를 기준으로 데이터 의존 관계를 추적해 실제 AI 추론에 관여하는 코드를 자동 식별하는 오염 분석 기술을 개발 중이며, 보호 대상 식별과 난독화를 연계해 핵심 코드만 선택적으로 보호하는 방향으로 고도화할 계획이고 관련 기술에 대해 인공지능 모델의 구현 정보를 은닉하는 방법 및 이를 수행하는 컴퓨팅 장치와 오염 분석 기반 인공지능 추론 코드의 보호 대상 자동 식별 방법 및 시스템에 대한 특허 출원을 완료했다고 밝혔습니다.