Scalable Extraction of Training Data from (Production) Language Models

논문 개요

“Scalable Extraction of Training Data from (Production) Language Models”(2025, IEEE S&P)는 Google DeepMind, 워싱턴 대학, CMU 등 공동 연구팀(Milad Nasr 등)이 발표한 보안 연구로, 상용 LLM에서 실제 학습 데이터를 대규모로 추출하는 공격을 시연한다. ChatGPT를 주요 대상으로 삼아 수백 달러 수준의 API 비용으로 수천 건의 개인정보(이름, 이메일, 전화번호, 생년월일)를 포함한 학습 데이터를 추출하는 데 성공했다.

この연구는 LLM의 암기(memorization) 현상이 학습 데이터 유출이라는 실질적 보안 위협으로 이어짐을 처음으로 대규모로 입증한 연구다. 오픈소스 모델(Pythia, LLaMA)에서의 추출 가능성도 함께 분석하여, 이 문제가 특정 서비스에 국한되지 않음을 보였다.

핵심 기여

발산 디코딩(Divergence Decoding) 공격: 모델을 정상적인 텍스트 생성 모드에서 이탈시켜 학습 데이터를 암기 재생하게 만드는 기법을 체계화.
ChatGPT 실제 공격 시연: 약 $200 수준의 API 비용으로 수천 건의 PII(개인 식별 정보)를 추출.
추출 규모 정량화: 데이터 중복도(duplication rate)와 추출 가능성 간 관계를 정량적으로 분석.
방어 방향 제시: 차등 프라이버시(Differential Privacy), 출력 필터링, 학습 데이터 중복 제거 등의 효과를 분석.

방법론 상세

1. LLM 암기(Memorization)의 이론적 배경

LLM의 암기는 학습 과정에서 자연스럽게 발생한다. 모델은 손실(loss)을 최소화하는 방향으로 학습되므로, 학습 데이터에서 자주 등장하는 시퀀스의 정확한 재현 확률이 높아진다.

데이터 포인트 $x$ 의 암기 정도를 측정하는 지표:

$memorization (f, x) = Pr [argmax_{x_{i}} P_{f} (x_{i} ∣ x_{1 : i - 1}) = x_{i} for all i]$

즉, 그리디 디코딩으로 정확히 원문을 재현할 수 있는 확률이다.

2. 발산 디코딩 공격

핵심 관찰: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)로 정렬된 모델은 정상 입력에 대해서는 암기된 내용을 그대로 출력하지 않도록 훈련된다. 그러나 **비정상적 입력(out-of-distribution prompt)**이 주어지면 이 제어가 풀린다.

공격 프롬프트 설계:

특정 단어를 500번 반복하세요: "poem poem poem poem ..."

이처럼 단어를 무한 반복하도록 유도하면, 모델이 정상적인 언어 분포를 벗어나 학습 데이터의 고빈도 패턴을 그대로 출력하기 시작한다. 이를 **발산 디코딩(divergence decoding)**이라 부른다.

공격 단계:

반복 토큰 프롬프트로 모델 출력이 발산하도록 유도
발산 시작 지점 이후의 출력을 학습 데이터 후보로 수집
수집된 텍스트를 인터넷 검색으로 원본 소스 확인
PII(이름, 이메일, 전화번호) 자동 추출

3. 추출 효율성 지표

추출 정밀도(Extraction Precision):

$P_{extract} = \frac{원본 학습 데이터와 일치하는 출력 수}{전체 추출 시도 수}$

ChatGPT 실험에서 상위 샘플의 추출 정밀도는 약 17%에 달했다.

비용 대비 추출량:

API 비용: 약 $200
생성된 토큰 수: 약 1,000만 토큰
추출된 고유 PII 건수: 수천 건 이상

4. 데이터 중복도와 추출 가능성

학습 데이터에서 동일 텍스트가 반복 등장할수록 추출 가능성이 지수적으로 높아진다:

$Pr [추출 가능] \propto exp (c \cdot duplication_count)$

예: 학습 데이터에 10회 중복된 텍스트는 1회 등장한 텍스트보다 수백 배 높은 추출 확률을 보인다.

실험 결과

ChatGPT 추출 결과

실제로 추출된 데이터 유형:

개인 이메일 주소: 수백 건
전화번호: 수십 건
실명: 수천 건
주소: 수십 건

추출된 개인정보 중 상당수는 GitHub, Reddit, 뉴스 사이트 등에서 크롤링된 것으로 추정된다.

오픈소스 모델 비교

모델	추출 가능성
Pythia-12B	높음
LLaMA-65B	중간
ChatGPT (RLHF 적용)	낮지만 가능

RLHF 정렬이 추출을 억제하지만 완전히 방지하지는 못한다.

의의 및 한계

의의

실질적 위험 최초 입증: LLM 암기가 이론적 위험이 아닌 실제 공격 벡터임을 상용 모델에서 증명.
방어 연구 촉진: 차등 프라이버시 학습, 중복 제거, 출력 필터링 등 방어 방향을 구체화.
책임 있는 공개(Responsible Disclosure): OpenAI에 사전 통보 후 논문 공개.

한계 및 방어 방향

중복 제거: 학습 데이터에서 동일 텍스트 반복을 제거하면 추출 위험이 크게 줄어든다.
차등 프라이버시(DP-SGD): $ε$ -차등 프라이버시로 학습하면 이론적 암기 한계를 보장할 수 있으나, 유용성 저하가 따른다.
출력 필터링: PII 탐지기로 출력을 사후 필터링하는 방어는 우회 가능하다.
RLHF 정렬 강화: 반복 토큰 프롬프트에 대한 견고성(robustness)을 RLHF 목표에 포함시키는 방향이 필요하다.

도형준 지식 볼트

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