최근 네트워크 보안 분야에서 악성 머신러닝 모델이라는 새로운 위협이 등장했습니다. 연구원들은 Hugging Face 플랫폼에서 이러한 모델 100개를 발견했습니다. 이 모델은 사용자 장치에 악성 코드를 주입하고 PyTorch와 같은 기술을 사용하여 악의적인 작업을 수행하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 AI 보안 분야가 직면한 심각한 과제를 강조하고 AI 모델의 보안에 대해 매우 경계해야 함을 상기시켜 줍니다. 악성 AI 모델의 출현은 사용자 데이터 보안에 영향을 미칠 뿐만 아니라 더 광범위한 시스템적 위험을 초래할 수 있습니다. 업계는 AI 모델의 보안 감사 및 보호 메커니즘을 강화하기 위해 협력해야 합니다.
연구원들은 Hugging Face AI 플랫폼에서 공격자가 사용자 컴퓨터에 악성 코드를 주입할 수 있는 100개의 악성 기계 학습 모델을 발견했습니다. 악성 AI 모델은 PyTorch와 같은 방법을 사용하여 악성 코드를 실행하여 보안 위험을 악화시킵니다. 위험을 줄이려면 AI 개발자는 새로운 도구를 사용하여 AI 모델 보안을 개선해야 합니다. 발견된 악성 모델은 악성 AI 모델이 사용자 환경에 미치는 위험을 강조하므로 지속적인 경계와 강화된 보안이 필요합니다.AI 보안 문제가 점점 더 중요해지고 있으며, AI 개발자, 플랫폼 제공자 및 사용자는 악의적인 AI 모델로 인해 발생하는 위험을 공동으로 처리하기 위해 보다 완전한 보안 메커니즘을 구축하기 위해 협력해야 합니다. 모델에 대한 보안 검토를 강화하고 보다 효과적인 탐지 및 방어 기술을 개발해야만 사용자 안전을 보장하고 AI 기술의 건전한 발전을 촉진할 수 있습니다. 다자간 협력을 통해서만 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 생태 환경을 구축할 수 있습니다.