사회
AI 기억 삭제의 완성…UNIST, 정보 되살림 막는 차세대 ‘스포터’ 기술 개발
뉴스보이
2026.07.21. 09:37
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간단 요약
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머신 언러닝 기술 '스포터'는 삭제된 정보를 AI가 다시 복원하는 재학습 공격을 효과적으로 차단합니다.
정상 정보의 인식 성능은 99.96% 유지하며, 개인정보 보호가 중요한 AI 서비스에 활용될 전망입니다.
이 기사는 7개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
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울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 윤석환 교수팀과 산업공학과 박새롬 교수팀이 인공지능의 삭제된 정보를 복원하는 재학습 공격을 차단하는 머신 언러닝 기술 ‘스포터(Spoer)’를 개발했습니다. 기존 언러닝 기술은 정보를 지우는 과정에서 정상 데이터까지 훼손하거나 삭제된 정보가 다시 살아나는 취약점이 있었으나, 연구팀은 이를 해결하는 데 성공했습니다.
스포터의 성능은 실험을 통해 입증됐습니다. 소형 이미지 데이터셋 ‘CIFAR 10’ 실험에서 삭제 대상의 인식 정확도를 0%로 낮췄고, 재학습 공격 후에도 0.24% 수준으로 억제했습니다. 동시에 삭제하지 않은 정상 범주의 인식 정확도는 99.96%를 유지했습니다. 안면 인식 데이터셋인 ‘CASIA WebFace’에서도 500명의 정보를 삭제할 때 과잉 삭제 지표를 기존 0.5023에서 0.0201로 대폭 개선했습니다.
이번 연구 성과는 지난 7월 6일부터 11일까지 서울에서 열린 세계 최고 권위의 국제머신러닝학회(ICML 2026)에 채택되며 기술력을 인정받았습니다. 연구팀은 스포터가 기존 언러닝 기법에 쉽게 결합할 수 있는 플러그인 형태로 설계된 만큼, 향후 얼굴 인식이나 유해 콘텐츠 삭제 등 개인정보 보호가 필수적인 AI 서비스 전반에 폭넓게 활용될 것으로 기대하고 있습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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