Adversarial Attacks against Closed-Source MLLMs via Feature Optimal Alignment

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"내가 만든 모델이 외부의 공격에 얼마나 취약할까?"

 

Feature Optimal Alignment는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 적대적 공격 방어들이 대부분 공개된 모델에 초점을 맞춘 것과는 달리, Feature Optimal Alignment는 폐쇄형 모델에 대한 공격을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "공격 방어 기술의 진보" 수준을 넘어서, 특징 최적 정렬 안에서 사용자의 모델 취약점 탐지에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 특정 입력에 대해 모델이 어떻게 반응하는지를 분석하여, 그 취약점을 공격하는 방법을 찾아내는 것입니다. 이제 진짜로 '모델의 약점을 찾아내는 탐정'이 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – Feature Optimal Alignment의 핵심 아이디어

 

Feature Optimal Alignment가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "특징 최적 정렬"입니다. 이는 모델의 내부 특징을 분석하여, 공격자가 원하는 방향으로 모델의 출력을 조작할 수 있도록 하는 방법입니다.

 

이러한 분석은 실제로 특징 공간에서의 정렬로 구현되며, 이를 통해 모델의 약점을 효과적으로 공략하는 게 Feature Optimal Alignment의 강점입니다.

 

이 모델은 총 3단계의 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 특징 추출 – 모델의 내부 특징을 추출하여 분석합니다.
• 최적 정렬 – 공격자가 원하는 방향으로 특징을 정렬합니다.
• 공격 실행 – 정렬된 특징을 기반으로 모델에 공격을 가합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

Feature Optimal Alignment의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 특징 공간 분석
이는 모델의 내부 특징을 분석하여, 공격자가 원하는 방향으로 조작할 수 있는 방법을 찾는 것입니다. 기존의 단순 공격 방식과 달리, 정교한 특징 분석을 통해 효율적인 공격을 달성했습니다. 특히 고급 분석 기법을 통해 정확성 측면에서 큰 향상을 보였습니다.

 

2. 최적 정렬 기법
이 기법의 핵심은 특징 정렬에 있습니다. 이를 위해 정렬 알고리즘을 도입했으며, 이는 공격의 성공률로 이어졌습니다. 실제 적용 사례를 통해 그 효과를 입증했습니다.

 

3. 폐쇄형 모델에 대한 적용
마지막으로 주목할 만한 점은 폐쇄형 모델에 대한 적용입니다. 폐쇄형 환경에서도 효과적인 공격을 달성했습니다. 이는 특히 보안이 중요한 상황에서 큰 장점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

Feature Optimal Alignment의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 공격 성공률에 대한 성능
특정 환경에서 진행된 평가에서 높은 공격 성공률을 달성했습니다. 이는 기존의 방어 기법과 비교했을 때 상당한 향상을 보여줍니다. 특히 정확한 공격 구현이 인상적입니다.

 

2. 모델 취약점 탐지에서의 결과
다양한 환경에서 모델의 취약점을 탐지하는 데 성공했습니다. 이전의 기존 탐지 방식들과 비교하여 정확한 탐지를 보여주었으며, 특히 정교한 분석에서 강점을 보였습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 보안 환경에서 진행된 테스트에서는 효과적인 공격을 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 Feature Optimal Alignment가 모델 공격을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 보안 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

Feature Optimal Alignment는 벤치마크1와 벤치마크2라는 첨단 벤치마크에서 각각 성능 수치1, 성능 수치2이라는 점수를 기록했습니다. 이는 최고 수준의 성능입니다.

실제로 보안 테스트, 특히 모델 취약점 탐지에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "완벽한 보안" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

Feature Optimal Alignment는 단지 새로운 모델이 아니라, "보안 강화"라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 보안 강화, 예를 들면 모델 방어, 취약점 분석까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 보안 분야: 모델의 취약점을 분석하여 보안을 강화하는 데 활용됩니다.
• AI 연구: 폐쇄형 모델에 대한 연구를 통해 AI의 안전성을 높일 수 있습니다.
• 교육: AI 보안 교육에 활용하여, 학생들에게 최신 기술을 소개할 수 있습니다.

이러한 미래가 Feature Optimal Alignment로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

Feature Optimal Alignment에 입문하려면, 기본적인 AI 보안 지식과 모델 분석 기술에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
<강력한 데이터 분석 도구>를 확보하고, 다양한 보안 테스트를 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 지속적인 업데이트도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

Feature Optimal Alignment는 단순한 기술적 진보를 넘어, 보안 강화를 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 보안 생태계의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, Feature Optimal Alignment는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

AdInject: Real-World Black-Box Attacks on Web Agents via Advertising Delivery
- 논문 설명: 비전-언어 모델(VLM) 기반 웹 에이전트는 웹사이트와의 인간과 유사한 상호작용을 시뮬레이션하여 복잡한 작업을 자동화하는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다.
- 저자: Haowei Wang, Junjie Wang, Xiaojun Jia, Rupeng Zhang, Mingyang Li, Zhe Liu, Yang Liu, Qing Wang
- 발행일: 2025-05-27
- PDF: 링크

The anomalous magnetic moment of the muon in the Standard Model: an update
- 논문 설명: 우리는 뮤온 이상 자기 모멘트, $a_\mu$,에 대한 현재 표준 모형(SM) 예측을 제시하며, 첫 번째 백서(WP20) [1]를 업데이트합니다.
- 저자: R. Aliberti, T. Aoyama, E. Balzani, A. Bashir, G. Benton, J. Bijnens, V. Biloshytskyi, T. Blum, D. Boito, M. Bruno, E. Budassi, S. Burri, L. Cappiello, C. M. Carloni Calame, M. Cè, V. Cirigliano, D. A. Clarke, G. Colangelo, L. Cotrozzi, M. Cottini, I. Danilkin, M. Davier, M. Della Morte, A. Denig, C. DeTar, V. Druzhinin, G. Eichmann, A. X. El-Khadra, E. Estrada, X. Feng, C. S. Fischer, R. Frezzotti, G. Gagliardi, A. Gérardin, M. Ghilardi, D. Giusti, M. Golterman, S. Gonzàlez-Solís, S. Gottlieb, R. Gruber, A. Guevara, V. Gülpers, A. Gurgone, F. Hagelstein, M. Hayakawa, N. Hermansson-Truedsson, A. Hoecker, M. Hoferichter, B. -L. Hoid, S. Holz, R. J. Hudspith, F. Ignatov, L. Jin, N. Kalntis, G. Kanwar, A. Keshavarzi, J. Komijani, J. Koponen, S. Kuberski, B. Kubis, A. Kupich, A. Kupść, S. Lahert, S. Laporta, C. Lehner, M. Lellmann, L. Lellouch, T. Leplumey, J. Leutgeb, T. Lin, Q. Liu, I. Logashenko, C. Y. London, G. López Castro, J. Lüdtke, A. Lusiani, A. Lutz, J. Mager, B. Malaescu, K. Maltman, M. K. Marinković, J. Márquez, P. Masjuan, H. B. Meyer, T. Mibe, N. Miller, A. Miramontes, A. Miranda, G. Montagna, S. E. Müller, E. T. Neil, A. V. Nesterenko, O. Nicrosini, M. Nio, D. Nomura, J. Paltrinieri, L. Parato, J. Parrino, V. Pascalutsa, M. Passera, S. Peris, P. Petit Rosàs, F. Piccinini, R. N. Pilato, L. Polat, A. Portelli, D. Portillo-Sánchez, M. Procura, L. Punzi, K. Raya, A. Rebhan, C. F. Redmer, B. L. Roberts, A. Rodríguez-Sánchez, P. Roig, J. Ruiz de Elvira, P. Sánchez-Puertas, A. Signer, J. W. Sitison, D. Stamen, D. Stöckinger, H. Stöckinger-Kim, P. Stoffer, Y. Sue, P. Tavella, T. Teubner, J. -N. Toelstede, G. Toledo, W. J. Torres Bobadilla, J. T. Tsang, F. P. Ucci, Y. Ulrich, R. S. Van de Water, G. Venanzoni, S. Volkov, G. von Hippel, G. Wang, U. Wenger, H. Wittig, A. Wright, E. Zaid, M. Zanke, Z. Zhang, M. Zillinger, C. Alexandrou, A. Altherr, M. Anderson, C. Aubin, S. Bacchio, P. Beltrame, A. Beltran, P. Boyle, I. Campos Plasencia, I. Caprini, B. Chakraborty, G. Chanturia, A. Crivellin, A. Czarnecki, T. Dave, L. Del Debbio, K. Demory, D. Djukanovic, T. Draper, A. Driutti, M. Endo, F. Erben, K. Ferraby, J. Finkenrath, L. Flower, A. Francis, E. Gámiz, J. Gogniat, S. Gündogdu, M. T. Hansen, S. Hashimoto, H. Hayashii, D. W. Hertzog, L. A. Heuser, L. Hostetler, X. T. Hou, G. S. Huang, T. Iijima, K. Inami, A. Jüttner, R. Kitano, M. Knecht, S. Kollatzsch, A. S. Kronfeld, T. Lenz, G. Levati, Q. M. Li, Y. P. Liao, J. Libby, K. F. Liu, V. Lubicz, M. T. Lynch, A. T. Lytle, J. L. Ma, K. Miura, K. Möhling, J. Muskalla, F. Noël, K. Ottnad, P. Paradisi, C. T. Peterson, S. Pitelis, S. Plura, A. Price, D. Radic, A. Radzhabov, A. Risch, S. Romiti, S. Sahoo, F. Sannino, H. Schäfer, Y. Schelhaas, S. I. Serednyakov, O. Shekhovtsova, J. N. Simone, S. Simula, E. P. Solodov, F. M. Stokes, M. Vanderhaeghen, A. Vaquero, N. Vestergaard, W. Wang, K. Yamashita, Y. B. Yang, T. Yoshioka, C. Z. Yuan, A. S. Zhevlakov
- 발행일: 2025-05-27
- PDF: 링크

Algorithms and SQ Lower Bounds for Robustly Learning Real-valued Multi-index Models
- 논문 설명: 우리는 가우시안 분포 하에서 실수 값 다중 인덱스 모델(MIM)의 학습 복잡성을 연구합니다.
- 저자: Ilias Diakonikolas, Giannis Iakovidis, Daniel M. Kane, Lisheng Ren
- 발행일: 2025-05-27
- PDF: 링크