사용자가 ML 모델 가중치에 데이터를 숨기는 방법 연구 프로젝트를 공유하며, 기존 방식의 취약점을 분석하고 개선점을 제시했어요.
초기에는 간단한 가중치 직접 쓰기 방식이 너무 쉽게 탐지될 수 있다고 판단, 위치 정보 맵을 활용한 방법도 통계적 분석에 취약하다는 결론에 도달했어요.
결국, 모델 미세 조정 과정에서 변경되는 가중치에 데이터를 숨기는 방식을 채택하여, 미세 조정 자체가 변경의 자연스러운 설명을 제공하도록 설계했어요. ONNXStego 프로젝트를 통해 관련 개념을 구현하고 공유하며, 보안 및 구현 세부 사항은 README 파일에 자세히 설명돼요.