딥러닝 기술의 발전과 함께 민감 데이터를 안전하게 처리하기 위한 Trusted Execution Environment (TEE) 기반 보호 기법이 주목받고 있다. 그러나 기존 TEE 기반 딥러닝 보호 연구는 프라이버시 공격에...
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서울 : 숭실대학교 대학원, 2024
학위논문(석사) -- 숭실대학교 대학원 , 소프트웨어학과(일원) , 2025. 2
2024
한국어
서울
62 ; 26 cm
지도교수: 조해현
지도교수: 이정현
I804:11044-200000847801
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다운로드국문 초록 (Abstract)
딥러닝 기술의 발전과 함께 민감 데이터를 안전하게 처리하기 위한 Trusted Execution Environment (TEE) 기반 보호 기법이 주목받고 있다. 그러나 기존 TEE 기반 딥러닝 보호 연구는 프라이버시 공격에...
딥러닝 기술의 발전과 함께 민감 데이터를 안전하게 처리하기 위한 Trusted Execution Environment (TEE) 기반 보호 기법이 주목받고 있다. 그러나 기존 TEE 기반 딥러닝 보호 연구는 프라이버시 공격에 대해 취약하며, 민감 데이터 유출의 위험이 여전히 존재한다. 본 연구에서는 TEE 기반 보호 기법의 한계를 분석하고, 모델 반전 공격과 모델 추출 공격을 설계하여 다양한 시나리오에서 실험적으로 검증하였다. 실험 결과, TEE 환경에서도 모델 출력 데이터(e.g., 중간 출력, 최종 출력)를 기반으로 학습 데이터와 입력 데이터가 도용될 수 있음을 확인하였으며, 이는 프라이버시 침해와 모델 신뢰성 저하로 이어질 수 있음을 보여준다. 본 연구는 TEE 기반 보호 기법의 구조적 취약점을 체계적으로 분석하고, 향후 효과적인 방어 전략 개발의 필요성을 제시함으로써 딥러닝 보안 연구에 기여한다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
With the rapid advancement of deep learning technologies, Trusted Execution Environment (TEE)-Based protection mechanisms have emerged as a prominent solution for securely processing sensitive data. However, existing research on TEE-based deep learnin...
With the rapid advancement of deep learning technologies, Trusted Execution Environment (TEE)-Based protection mechanisms have emerged as a prominent solution for securely processing sensitive data. However, existing research on TEE-based deep learning protections demonstrates vulnerabilities to privacy attacks, leaving sensitive data at risk of being leaked. This study systematically examines the limitations of TEE-based protection mechanisms by designing and implementing model inversion and model extraction attacks across diverse scenarios. Experimental results reveal that even within TEE environments, sensitive information such as training data and input data can be effectively extracted through model outputs (e.g., intermediate representations, final outputs), leading to significant privacy breaches and a degradation of model reliability. By providing a comprehensive analysis of the structural vulnerabilities inherent in TEE-based protection mechanisms, this study underscores the critical need for developing robust defense strategies, offering valuable contributions to the field of deep learning security.
목차 (Table of Contents)