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COONTEC・ETRI、オンデバイスAIセキュリティ向け「難読化技術」の開発に着手

COONTECは16日、韓国科学技術情報通信部および情報通信企画評価院（IITP）の支援を受け、クラウドに依存せずデバイス上でAI演算を行うオンデバイスAI（On-Device AI）環境のセキュリティ強化を目的としたAI難読化技術の開発課題を進めていると発表した。

本課題は韓国電子通信研究院（ETRI）との協力のもとで進められ、近年さまざまな産業分野で活用が広がっているオンデバイスAIモデルを、不正な流出・複製・リバースエンジニアリングから保護することを目的としている。

オンデバイスAIの活用拡大に伴い、AIモデルのセキュリティ重要性が急速に高まっている。従来は演算性能や機能が競争力の中心だったが、現在ではモデルや実行コードの機密性を維持することが信頼性確保の重要な要素となっている。特に、個人情報や機密データと組み合わせて利用されるAIアプリケーションでは、AIモデルの窃取や不正利用が深刻な事業上・法的リスクにつながる可能性がある。

既存のセキュリティ方式には明確な限界がある。例えば、所有権証明の手段として用いられるウォーターマークは改変される可能性があり、単純な暗号化手法も実行時のメモリ露出に弱く、完全な保護を保証できない。ハードウェアベースの保護方式やソフトウェア暗号化技術についても、性能低下や適用上の制約により、広範な利用が難しいという課題があった。

これに対しCOONTECは、AIモデルおよび実行コードの実際の動作過程における外部流出を防止するための難読化技術（Obfuscation Technology）を開発している。この技術はAIモデルだけでなく、前処理・後処理を含む実行構造全体に適用され、ファイルや処理ロジックの解析・複製を困難にする。また、難読化強度と性能のバランスを調整できるオプションを提供し、実際の商用製品環境でも円滑に動作できるよう設計されている。

COONTECは本研究を通じて、AIモデル構造、重み、実行ロジックがリバースエンジニアリング、静的解析、デコンパイルなどによって露出するリスクを根本的に低減し、顧客ごとの環境に応じたセキュリティと性能の最適なバランスを提供する方針だ。これにより、オンデバイスAIセキュリティの実用的な解決策を提示し、幅広い産業で信頼性の高いAIサービスの提供につながることが期待される。

COONTECのパン・ヒョクジュン代表は「オンデバイスAIはさまざまな産業へと広がっている一方で、依然としてセキュリティ上の脆弱性が存在している。今回の難読化技術開発を通じて、AI資産の保護と製品信頼性の向上を同時に実現し、オンデバイスAIセキュリティの新たな標準を提示していきたい」と述べた。