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KAIST, 보안기술 적용된 AI 반도체 개발

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KAIST, 보안기술 적용된 AI 반도체 개발

'차등 프라이버시' 적용…딥러닝 필요한 사용자 정보 보호

AI 반도체 가속기 구조. 사진=KAIST이미지 확대보기
AI 반도체 가속기 구조. 사진=KAIST
인공지능이 수집하는 사용자의 정보에 대한 보안을 강화하는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

KAIST는 유민수 전기및전자공학부 교수 연구팀이 세계 최초로 '차등 프라이버시 기술이 적용된 인공지능(AI) 어플리케이션'의 성능을 비약적으로 높이는 AI 반도체를 개발했다고 19일 밝혔다.

'차등 프라이버시 기술'은 학습에 사용되는 그라디언트(학습 방향 기울기)에 잡음을 섞어 AI 모델로부터 사용자의 개인정보를 유출하는 모든 종류의 공격을 방어할 수 있다.

빅데이터, AI 기술의 발전과 함께 구글, 애플, 마이크로소프트 등 클라우드 서비스를 제공하는 기업들은 전 세계 수십억 명의 사용자들에게 AI 기술을 기반으로 여러 가지 서비스를 제공하고 있다.

이러한 서비스 중에는, 대표적으로 유튜브나 페이스북 등에서 시청자의 개별 취향에 맞춰 동영상 콘텐츠나 상품 등을 추천하는 '개인화 추천 시스템 기술이나 구글 포토와 애플 아이클라우드 등에서 사진을 인물 별로 분류해주는 '안면 인식 기술' 등이 있다.

이와 같은 서비스는 사용자의 정보를 대량으로 수집해 이를 기반으로 AI 알고리즘의 정확도와 성능을 개선한다. 이 과정에서 필연적으로 많은 양의 사용자 정보가 서비스 제공 기업의 데이터 센터로 전송되고 민감한 개인정보나 파일들이 저장되고 사용되는 과정에서 정보가 유출되는 문제가 발생하기도 한다.

이에 유민수 교수 연구팀은 차등 프라이버시 기술의 성능 병목 구간을 분석해 해당 기술이 적용된 어플리케이션의 성능을 크게 시킬 수 있는 '차등 프라이버시 머신러닝을 위한 AI 반도체 칩'을 개발했다. 유 교수팀이 개발한 인공지능 반도체는 외적 기반 연산기와 덧셈기 트리 기반의 후처리 연산기 등으로 구성돼 있다.

현재 가장 널리 사용되는 인공지능 프로세서인 구글 TPUv3 대비 차등 프라이버시 인공지능 학습 과정을 3.6 배 빠르게 실행시킬 수 있고 엔비디아의 최신 GPU A100 대비 10배 적은 자원으로 대등한 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다. 또 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계로 널리 쓰이지 못했던 차등 정보보호 기술의 대중화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 전했다.

KAIST 전기및전자공학부 박범식, 황랑기 연구원이 공동 제1 저자로, 윤동호, 최윤혁 연구원이 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 'MICRO 2022'에서 10월 발표될 예정이다.

또 이번 연구는 지금까지는 없던 차등 프라이버시가 적용된 AI 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며 차등 프라이버시 AI 기술을 대중화해 인공지능 기반 서비스 사용자들의 개인정보를 보호하는 데에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 또 가속기의 성능 향상은 인공지능 연구 효율을 높여 차등 프라이버시 인공지능 모델의 정확도 개선에도 기여할 것으로 보인다.

한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 그리고 반도체설계교육센터(IDEC)의 지원을 받아 수행됐다.


김태형 글로벌이코노믹 기자 tadkim@g-enews.com