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글로벌 칼럼 | “데이터가 있는 곳에서 쓴다” 머신러닝의 지각 변동 가져올 RoPPFL
연합 학습((Federated Learning)은 AI 학습의 협업 모델 발전에 있어서 하나의 이정표를 세웠다. 기존의 중앙집중식 훈련 방식에서 벗어나 한층 더 분산된 방식으로 머신러닝에 대한 접근 방식을 바꾸고 있다. 데이터가 흩어져 있으므로 데이터가 있는 곳에서 학습 데이터로 활용해야 한다.
이 패러다임이 완전히 새로운 것은 아니다. 1990년대에 이미 시도된 접근 방식이지만, 오래된 것이 다시 새로운 것이 되는 법이다. 연합 학습을 사용하면 여러 디바이스나 서버에서 머신러닝 모델을 공동으로 학습할 수 있으며, 데이터를 교환하거나 중앙에 모을 필요 없이 수집된 데이터를 활용할 수 있다. 연합 학습에 관심을 둬야 하는 이유는 무엇일까? 보안과 프라이버시 때문이다.
연합 학습의 핵심 원칙은 다음과 같다.
- 데이터의 탈중앙화. 데이터를 중앙집중화해야 하는 기존 방식과 달리 연합 학습은 데이터 소스에 모델을 분산시켜 데이터가 있는 곳에서 데이터를 사용한다. 예를 들어, 작업을 모니터링하기 위해 파쇄 로봇에 데이터를 보관하는 경우, 해당 데이터를 중앙 데이터 저장소로 옮길 필요가 없다. 로봇에서 직접 활용하면 된다. 이는 실제 사용례이다.
- 프라이버시. 연합 학습은 데이터가 휴대폰, 태블릿, 컴퓨터, 자동차, 스마트워치 등 사용자의 기기에 남아 있기 때문에 설계상 사용자 프라이버시가 강화된다. 이는 디바이스에서 AI 모델로 직접 연결되기 때문에 민감한 정보의 노출을 최소화한다.
- 협업 학습. 모델은 여러 디바이스나 서버에 있는 다양한 데이터 세트를 통해 자연스럽게 학습할 수 있다.
- 효율적인 데이터 활용. 연합 학습은 방대하고 분산되어 있거나 민감한 데이터가 있는 문제 영역에 특히 유용하다. 특정 데이터 세트 고유의 프라이버시 정책을 준수하면서 가용 데이터의 활용을 최적화한다.
이런 요소는 AI에 유용할 뿐만 아니라 더 나은 보안과 프라이버시를 제공한다. 또한, 같은 데이터를 서로 다른 두 곳에 저장하지 않아도 된다.
RoPPFL 프레임워크
연합 학습은 데이터를 중앙집중화할 필요 없이 여러 디바이스나 서버에서 협업 모델을 학습할 수 있는 장점을 제공하지만, 여전히 보안 및 프라이버시 관련 우려는 남아 있다. 로컬 데이터 세트의 개인정보 유출 위험과 악의적인 클라이언트에 의한 AI 모델 포이즈닝 공격의 위협이 대표적이다.이렇게 새로운 문제가 발생하면, 멋진 이름과 약어로 독보적인 솔루션이 등장할 차례이다. 여기서는 엣지 컴퓨팅 환경의 연합 학습과 관련된 문제를 해결하기 위한 솔루션인 ‘강력하고 개인정보를 보호하는 연합학습(Robust and Privacy-Preserving Federated Learning, RoPPFL) 프레임워크를 소개한다.
RoPPFL 프레임워크는 LDP(Local Differential Privacy, 로컬 차분 프라이버시)와 (LDP)로컬 차등 프라이버시(LDP)와 유사도 기반의 RoWA(Robust Weighted Aggregation) 기술을 결합한다.
LDP는 모델 업데이트에 보정된 노이즈를 추가해 데이터 프라이버시를 보호한다. 이를 통해 공격자가 개별 데이터 포인트를 추론하는 것을 매우 어렵게 만드는데, AI 시스템에 대한 일반적인 보안 공격이다. RoWA는 모델 업데이트를 유사성에 따라 집계해 악의적인 개입의 영향을 완화함으로써 포이즈닝 공격에 대한 시스템의 복원력을 향상시킨다.
RoPPFL은 계층적 연합 학습 구조를 사용하는데, 이 구조는 클라우드 서버, 엣지 브라우저, 클라이언트 디바이스 등 여러 계층에 걸쳐 모델 학습 프로세스를 구성한다.
향상된 보안과 프라이버시
RoPPFL은 항상 이런 문제를 처리해야 하는 클라우드 아키텍트에게 올바른 방향으로 나아가는 단계를 보여준다. 필자 역시 요즘 업무의 80%가 생성형 AI이기 때문에 학술용어에 가깝지만 RoPPFL을 거론하지 않을 수 없다.이 모델은 스마트폰 및 기타 개인용 디바이스와 같은 엣지 브라우저를 데이터에 굶주린 AI 시스템의 학습 데이터 소스로 사용하는 등 보안과 프라이버시라는 두 가지 과제를 동시에 해결한다. RoPPFL 프레임워크는 AI 사용으로 인해 매우 위험에 처한 데이터 보호 및 프라이버시를 타협하지 않고도 협업 기반의 모델 훈련 패러다임을 성공적으로 운영할 수 있다.
데이터를 먹고 사는 AI 시스템을 설계, 구축, 운영하려면 더 현명한 방법을 생각해야 한다. 클라우드에 있든 없든 데이터에 해를 끼치지 않는 방식으로 AI 시스템을 구축하는 방법을 찾아야 하는 것이다.
많은 기업이 일단 생성형 AI 시스템부터 구축하고 정작 중요한 질문은 나중에 하는 현재 상황을 고려할 때, 이런 솔루션이 일반적인 관행이 될 수 있도록 구축, 배포 및 보안 방법에 대해 보다 건전한 사고가 필요하다. 현재 분산 데이터를 사용하는 AI 시스템을 구축하고 있는 많은 기업이 아직 RoPPFL에 대해 들어본 적이 없을 것이다. 하지만 이 프레임워크는 클라우드와 AI 시스템 아키텍트라면 반드시 알아야 할 현재와 미래의 많은 아이디어 중 하나이다.
editor@itworld.co.kr
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