쿤텍-ETRI, 온디바이스 AI 정보 유출 방지 기술 개발 추진

(zdnet.co.kr)

ZDNet Korea2026년 9월 7일AI 산업

보안 전문기업 쿤텍이 ETRI와 협력하여 온디바이스 AI의 모델 구조 및 데이터 흐름 노출을 방지하기 위한 AI 모델 난독화 및 오염 분석 기반의 정보 은닉 기술을 개발하며 AI 보안 시장의 새로운 방어 체계를 구축하고 있습니다.

이 글의 핵심 포인트

1쿤텍과 ETRI가 온디바이스 AI 정보 유출 방지를 위한 AI 모델 난독화 및 오염 분석 기술 개발 추진
2MLIR Pass 기반의 모델 난독화(비식별화, 매개변수 캡슐화, 신경/그래프 구조 난독화) 기술 적용
3LLVM IR 및 TFLite API를 활용하여 AI 응용 프로그램 내 데이터 흐름을 추적하는 오염 분석 기술 개발
4리소스가 제한된 온디바이스 환경에 최적화된 핵심 코드 및 정보의 선택적 보호 기술 고도화 목표
5해당 기술과 관련된 'AI 모델 구현 정보 은닉 방법' 및 '보호 대상 자동 식별 방법'에 대한 특허 출원 완료

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

온디바이스 AI는 기기 내에서 직접 연산을 수행하므로 모델과 데이터가 물리적으로 노출될 위험이 크며, 이는 기업의 핵심 자산인 AI 모델의 탈취로 이어질 수 있습니다. 쿤텍의 기술은 모델의 구조적 특징을 변형하면서도 추론 성능을 유지함으로써 보안과 효율성을 동시에 잡으려는 시도라는 점에서 중요합니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

스마트폰, 자율주행차, IoT 기기 등 온디바이스 AI의 확산으로 인해 모델과 응용 프로그램이 사용자 단말에 직접 배포되는 환경이 늘어나고 있습니다. 이에 따라 모델 역공학(Reverse Engineering)을 통한 지식재산권 침해 방지가 보안 업계의 핵심 과제로 부상했습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

AI 모델 보안 기술이 확보되면 자율주행, 의료, 보안 솔루션 등 고도의 신뢰성이 요구되는 산업군에서 온디바이스 AI 도입을 가속화할 수 있습니다. 특히 모델 난독화 기술은 AI 모델을 서비스화하는 스타트업들에게 강력한 IP 보호 수단이 될 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

한국은 제조 및 임베디드 기술 강국으로서 자율주행과 스마트 팩토리 등 온디바이스 AI 적용 분야가 매우 넓습니다. 국내 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해서는 AI 모델의 성능뿐만 아니라 보안 기술을 결급한 '보안 내재화(Security by Design)' 전략이 필수적입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

온디바이스 AI의 확산은 보안의 경계를 클라우드에서 엣지(Edge)로 확장시키고 있습니다. 쿤텍의 접근 방식은 단순히 코드를 숨기는 것을 넘어, MLIR과 LLVM IR 같은 컴파일러 레벨의 기술을 활용해 모델의 구조적 특징(Tensor shape, Graph structure) 자체를 변형한다는 점에서 매우 정교하고 강력한 방어 기제를 제공합니다. 이는 AI 모델을 자산으로 보유한 기업들에게 매우 매력적인 솔루션이 될 것입니다.

하지만 기술적 트레이드오프를 간과해서는 안 됩니다. 모델 난독화와 데이터 흐름 분석을 위한 추가적인 연산 과정은 리소스가 극도로 제한된 저사양 IoT 기기에서 추론 속도 저하나 전력 소모 증가를 초래할 수 있습니다. 따라서 보안 강도와 온디바이스 환경의 성능 최적화 사이의 정밀한 균형을 맞추는 것이 상용화의 성패를 결정짓는 핵심 요소가 될 것입니다. 창업자들은 보안 기술 도입 시 성능 저하(Overhead)를 최소화할 수 있는 '선택적 보호' 전략에 주목해야 합니다.

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