딥러닝 모델의 새로운 위협: 비트 뒤집기 추론 비용 공격 'BitHydra'

본 기사는 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 새로운 유형의 추론 비용 공격인 BitHydra를 소개합니다. BitHydra는 모델 파라미터의 비트를 뒤집어 <EOS> 토큰의 확률을 낮추는 방식으로 최대 길이의 출력을 생성하게 하며, 실험 결과 높은 효율성과 확장성을 보였습니다. 이는 LLM의 보안 취약성을 보여주는 중요한 사례이며, 향후 LLM 보안 연구의 중요성을 강조합니다.

최근 엄청난 성능을 보이는 대규모 언어 모델(LLM)은 그 크기만큼이나 막대한 자원을 필요로 합니다. 이러한 특징은 새로운 종류의 사이버 공격, 바로 추론 비용 공격에 대한 취약점으로 이어집니다. 공격자는 LLM이 최대한 긴 응답을 생성하도록 유도하여 시스템을 과부하시키고 비용을 과다하게 지출하게 만드는 것이죠.

기존의 추론 비용 공격은 공격자가 입력값을 조작하는 방식으로 이루어졌습니다. 하지만 이 방법은 공격자가 스스로 생성된 콘텐츠에 대한 비용을 지불해야 한다는 한계를 가지고 있었습니다. 마치 자기 자신을 공격하는 셈이죠.

하지만 이제 새로운 위협이 등장했습니다. Yan Xiaobei 등 연구진이 발표한 논문 “BitHydra: Towards Bit-flip Inference Cost Attack against Large Language Models”에서 제시된 BitHydra 입니다. BitHydra는 기존 방식과는 다르게 LLM의 입력값이 아닌 모델 파라미터 자체를 공격 대상으로 삼습니다.

BitHydra는 모델 파라미터의 특정 비트를 효율적으로 뒤집어, 응답 생성 종료를 의미하는 <EOS> 토큰의 확률을 낮추는 방식으로 작동합니다. 이는 마치 모델의 내부 작동 원리를 교묘하게 조작하여 최대 길이의 출력을 강제로 생성하게 만드는 것과 같습니다. 연구진은 효율적인 비트 탐색 알고리즘을 사용하여 이 과정을 최적화했습니다.

놀랍게도, 연구진은 11개의 다양한 LLM(15억~140억 파라미터)을 대상으로 실험을 진행한 결과, 단 4개의 샘플과 3개의 비트만 변경하여 LLaMA3와 같은 대표적인 LLM에서 모든 테스트 프롬프트가 최대 길이(예: 2048 토큰)의 응답을 생성하도록 유도하는 데 성공했습니다. 이는 BitHydra의 놀라운 효율성, 확장성, 그리고 다양한 입력에 대한 높은 적용성을 보여주는 결과입니다.

이 연구는 LLM의 보안에 대한 심각한 문제점을 제기합니다. 단순한 비트 조작만으로도 치명적인 공격이 가능하다는 사실은 LLM의 안전성과 신뢰성 확보를 위한 새로운 보안 기술 개발의 필요성을 강조합니다. 앞으로 LLM의 보안 강화를 위한 연구가 더욱 활발히 진행될 것으로 예상됩니다. BitHydra는 LLM 보안 분야에 새로운 이정표를 세웠을 뿐 아니라, 앞으로 더욱 정교하고 강력한 공격 기법의 등장 가능성을 시사하며, 관련 연구자들과 개발자들에게 경각심을 주고 있습니다.