머신러닝 모델 개발에 데이터 침해가 미치는 영향

데이터 침해란 무엇인가요?

기계 학습 모델 개발 중에는 기술적 오류가 흔히 발생합니다. 의도하지 않은 오류도 검사를 통해 발견할 수 있습니다. 대부분의 오류는 모델 성능에 직접 반영되기 때문에 그 영향을 쉽게 확인할 수 있습니다. 그러나 데이터 유출의 영향은 더욱 교활합니다. 모델이 대중에게 배포되지 않으면 그 존재를 감지하기 어렵습니다. 실제 시나리오에서 모델이 직면한 상황은 눈에 보이지 않기 때문입니다.

데이터 유출로 인해 모델러는 두 데이터 세트 모두에서 매우 높은 평가 지표를 통해 모델이 찾고 있던 최적의 상태를 달성했다는 환상을 갖게 될 수 있습니다. 그러나 일단 모델이 양산에 들어가면 테스트 실행 때보다 성능이 저하될 가능성이 높을 뿐만 아니라, 알고리즘을 확인하고 조정하는 데 더 많은 시간이 필요합니다. 기계 학습 모델러로서 개발 및 생산 단계에서 모순되는 결과에 직면할 수 있습니다.

데이터 유출의 원인과 영향

이 정보의 도입은 의도하지 않은 것이며 데이터 수집, 집계 및 준비 과정에서 생성됩니다. 이는 대개 미묘하고 간접적이어서 감지하고 제거하기 어렵습니다. 훈련 중에 모델은 이러한 추가 정보와 목표 값 사이의 상관관계 또는 강력한 관계를 포착하여 예측 방법을 학습합니다. 그러나 일단 출시되면 이 추가 정보를 사용할 수 없으므로 모델 오류가 발생합니다.

데이터 집계 및 준비 단계에서 통계 데이터 분포를 활용하는 보간 및 데이터 스케일링과 같은 일부 통계 변환이 적용되는 경우가 있습니다. 따라서 학습 세트와 테스트 세트를 처리하기 전에 이러한 수정 사항을 전체 데이터 세트에 적용하면 동일한 결과를 얻을 수 없습니다. 이 경우 테스트 데이터의 분포는 훈련 데이터의 분포에 영향을 미칩니다.

예를 들어 시계열 데이터는 특성 값 100개가 포함된 데이터 시퀀스로 생각할 수 있습니다. 이 시퀀스를 50개의 값으로 구성된 두 개의 동일한 그룹으로 나누면 두 그룹의 평균 및 표준 편차와 같은 통계적 속성이 동일하지 않습니다. 시계열 예측 작업에서는 k-겹 교차 검증을 적용하여 모델 성능을 평가할 수 있습니다. 이 프로세스는 검증 세트의 과거 데이터 인스턴스와 훈련 세트의 미래 인스턴스를 도입할 수 있습니다.

마찬가지로 실제 생산 환경에서는 데이터 유출이 없는 기계 학습 모델이 테스트 결과보다 성능이 더 좋고 데이터 유출의 영향을 덜 받는 경우가 많습니다.

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