멀티모달 AI의 숨겨진 취약점: 역할-모달 공격(RMA)의 등장

본 기사는 멀티모달 언어 모델(MMLM)의 취약점을 구조적 입력 섭동을 통해 밝히고, 새로운 공격 기법인 역할-모달 공격(RMA)을 제시한 연구를 소개합니다. RMA는 입력 구조를 조작하여 유해한 출력을 유도하며, 기존 방어 기법을 우회할 수 있습니다. 연구진은 적대적 학습을 통한 방어 기법을 제안하며, AI 시스템의 안전성 확보를 위한 지속적인 연구의 필요성을 강조합니다.

최근 멀티모달 언어 모델(MMLM)의 발전은 눈부시지만, 그 이면에는 예상치 못한 위험이 도사리고 있습니다. Erfan Shayegani 등 연구진이 발표한 논문 "Misaligned Roles, Misplaced Images: Structural Input Perturbations Expose Multimodal Alignment Blind Spots"는 MMLM의 치명적인 취약점을 밝히고, 이를 악용하는 새로운 공격 기법을 제시하여 AI 연구계에 충격을 주었습니다.

기존 방어의 한계: 사용자 역할의 무방비 상태

MMLM은 유해한 콘텐츠 생성을 방지하기 위해 사후 학습 단계에서 정렬(alignment) 과정을 거칩니다. 하지만 이러한 정렬 과정은 주로 어시스턴트(조력자) 역할에 집중되어 있으며, 사용자 역할에 대한 정렬은 부족한 실정입니다. 또한 특수 토큰의 고정된 입력 프롬프트 구조에 의존하기 때문에, 입력이 이러한 기대에서 벗어나면 모델이 취약해집니다.

새로운 위협의 등장: 역할-모달 공격(RMA)

연구진은 사용자와 어시스턴트 간의 역할 혼동을 악용하고 이미지 토큰의 위치를 변경하여 유해한 출력을 유도하는 새로운 공격 기법인 역할-모달 공격(Role-Modality Attacks, RMA) 을 소개했습니다. 기존의 공격들이 질의 내용을 수정하는 것과 달리, RMA는 질의 자체를 변경하지 않고 입력 구조를 조작합니다. 이는 기존 방어 기법을 우회할 수 있는 강력한 공격 방법입니다.

광범위한 영향: 다양한 VLM에서의 실험 결과

연구진은 8가지 설정에서 다양한 시각 언어 모델(VLM)을 대상으로 RMA의 효과를 체계적으로 평가했습니다. 그 결과, RMA가 서로 조합되어 더욱 강력한 적대적 프롬프트를 생성할 수 있음을 확인했습니다. 또한, 이러한 공격은 이전의 성공적인 공격에서 관찰된 것처럼, 잔류 스트림(residual stream)에서 부정적인 거부 방향으로의 투영이 증가하는 특징을 보였습니다.

해결책 제시: 적대적 학습을 통한 방어 기법

RMA 공격에 대한 해결책으로 연구진은 적대적 학습(adversarial training) 접근 방식을 제안합니다. 다양한 유해 및 무해한 프롬프트에 대해, 각기 다른 RMA 설정으로 섭동을 가하여 모델을 학습시키는 것입니다. 이를 통해 모델은 역할 혼동과 모달 조작 공격에 대한 민감도를 낮추고, 입력 프롬프트 구조에서 질의 내용에만 집중하도록 학습됩니다. 결과적으로 공격 성공률(ASR)을 효과적으로 감소시키면서 모델의 일반적인 유용성을 유지할 수 있습니다.

미래를 위한 고찰: 지속적인 연구의 필요성

본 연구는 MMLM의 취약성을 보여주는 중요한 사례이며, AI 시스템의 안전성 및 신뢰성을 확보하기 위한 지속적인 연구의 필요성을 강조합니다. RMA와 같은 새로운 공격 기법에 대한 이해와 효과적인 방어 기법 개발은 앞으로 AI 기술의 발전에 있어 필수적인 요소가 될 것입니다. 향후 연구에서는 더욱 다양한 공격 기법과 방어 기법에 대한 연구가 지속되어야 할 것입니다.