쿤텍·ETRI, 온디바이스 AI 모델 유출 방지 난독화 기술 개발
MLIR 기반 모델 난독화·오염 분석 국책 과제. 온디바이스 AI 배포 시 모델 역분석 방어 참고할 만.
요약
IoT·임베디드 보안 전문기업 쿤텍은 ETRI와 협력해 온디바이스 AI 환경에서 모델 및 응용 프로그램의 구현 정보 유출을 방지하는 기술을 개발 중이다. 쿤텍은 MLIR(Multi-Level Intermediate Representation) 기반의 모델 난독화 기술을 통해 가중치·텐서 형상·그래프 구조 등을 변형함으로써 외부 분석을 통한 모델 구조 파악을 어렵게 한다. 또한 C/C++ 응용 프로그램을 LLVM IR로 변환하고 TFLite API 기준 데이터 흐름을 추적하는 오염 분석(Taint Analysis) 기술로 AI 추론 핵심 코드를 자동으로 식별한다. 향후 쿤텍은 난독화 기술과 식별 기술을 연계해 리소스가 제한된 환경에서도 AI 추론 관련 핵심 코드만 선택적으로 보호할 계획이다. 이를 위해 '인공지능 모델 구현 정보 은닉 방법' 등 관련 기술에 대한 특허 출원도 완료했다.
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원문 제목 쿤텍-ETRI, 온디바이스 AI 정보 유출 방지 기술 개발 추진
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