미국 샌프란시스코, 2026년 10월 20일, 체인와이어
센티언트가 자체 방식을 포함해 거의 모든 기존 핑거프린팅 기법이 우회 가능하다는 연구 결과를 공개한 데 이어, 복제·파인튜닝·디스틸·공격 이후에도 실제로 살아남는 기술을 공개적으로 겨루는 ‘핑거프린팅 리더보드’를 출범시켰다.
수백만 달러가 투입된 AI 모델이라도 일단 가중치가 유출되거나, 다른 모델로 복제·파인튜닝·디스틸되면 원천을 입증하는 일은 극도로 어렵다.
센티언트 연구진은 최근 이 문제를 풀기 위해 제안된 10가지 핑거프린팅·워터마킹 기법을 시스템적으로 테스트한 결과, 모델 성능을 유지한 상태에서 충분히 정교한 공격자가 대부분을 회피할 수 있다는 사실을 확인했다. 여기에는 센티언트가 직접 제안한 핑거프린팅 기법도 포함됐다.
이에 따라 센티언트 재단은 **‘핑거프린팅 리더보드(Fingerprinting Leaderboard)’**를 출시하며, 어떤 접근법이 실제 환경에서 유효한지, 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 공격 상황에서도 지문이 얼마나 유지되는지를 공개 벤치마크로 측정하겠다고 밝혔다.
고성능 오픈 모델이 잇따라 공개·파인튜닝·디스틸·재패키징되면서 이 문제의 중요성은 커지고 있다. 모델 가중치는 손쉽게 복제되고, 메타데이터는 사라지기 쉽다. 이 경우 개발사는 자사 모델을 기반으로 만들어진 파생 모델임을 증명할 수단이 거의 없다.
핑거프린팅은 다른 길을 제시한다. 증거를 모델 내부에 심어 넣는 방식이다.
사치 카미야(Sachi Kamiya) 센티언트 재단 벤처·그로스 총괄 디렉터는 “AI 모델은 이제 세계에서 가장 가치 있는 지적재산 가운데 하나가 되고 있지만, 일단 복제되거나 디스틸되고 나면 소유권을 입증하기가 믿기 어려울 만큼 힘들어진다”며 “핑거프린팅은 증거를 모델 안에 심는 개념으로, 르네상스 시대 화가들이 진품 여부를 가리기 위해 사용하던 은밀한 표식을 AI 버전으로 구현한 것에 가깝다”고 설명했다.
모델 안에 숨겨진 ‘행동 서명’
센티언트 랩스(Sentient Labs)와 외부 연구자들이 함께 개발한 모델 핑거프린팅은, 모델과 연관된 고유한 신호를 생성·탐지·검증해 정체성 혹은 계보(lineage)를 사후에 시험할 수 있게 하는 일련의 기술을 뜻한다.
센티언트의 자체 기법은 학습 과정에서 **숨겨진 행동 패턴(behavioural signatures)**을 주입하는 방식이다. 이후 원저작자는 의심되는 파생 모델에 API 형태로만 접근할 수 있어도 된다. 비공개 도전(prompt)을 던지고 응답을 확인함으로써, 원 모델의 흔적이 남아 있는지 검증할 수 있다.
요약하면, 모델이 스스로 “내가 어디서 왔는지”에 대한 증거를 지니고 있는 셈이다.
에두아르두 콘텐치(Eduardo Contente) 센티언트 랩스 AI 연구원은 “우리가 주입하는 표식은 학습 과정에서 인코딩되는 행동 서명이며, 이후에는 도전 프롬프트를 통해 의심 모델이 여전히 원본 모델의 흔적을 품고 있는지 드러내는 방식으로 확인된다”고 말했다.
이는 그간 AI가 사실상 결여해 온 요소, 즉 **로그나 외부 메타데이터가 아닌 ‘모델 자체’로부터 검증 가능한 출처(provenance)**를 제공한다는 점에서 의미가 크다.
단일 LLM에 24,576개 지문 삽입
센티언트 연구진은 핑거프린팅이 기존 방식보다 훨씬 대규모로 확장 가능함을 이미 입증했다.
센티언트의 Perinucleus 기법은 NeurIPS 2025에서 소개되었으며, Llama-3.1-8B에 24,576개의 개별 지문을 삽입하면서도 유틸리티 손실을 최소화한 것으로 주목받았다. 상당수 지문은 이후 파인튜닝 과정에서도 유지됐다.
이러한 규모는 단순한 숫자 경쟁 이상의 함의를 갖는다. 지문이 많을수록 통계적 신뢰도는 커지고, 출처 검증 기회는 늘어나며, 모델이 복제·재배포되는 과정에서의 탄력성 또한 높아진다.
다만 확장성은 문제의 절반에 불과하다. 더 어려운 질문은 “적극적인 제거 시도 속에서도 지문이 살아남을 수 있는가”이다.
자체 기법까지 포함해, 직접 ‘부수는’ 실험 진행
센티언트 랩스의 최신 연구는 다수의 기존 핑거프린팅·워터마킹 기법이 정교한 공격자에 여전히 취약함을 보여준다.
SaTML 2026에 발표된 연구에서 센티언트 연구진은 최근 제안된 10가지 핑거프린팅 스킴을 대상으로 적응형(adaptive) 공격을 구성했고, 그 결과 모델의 유용성을 유지하면서도 대부분 기법을 우회할 수 있음을 확인했다.
여기에는 센티언트의 Perinucleus 기법도 포함되어 있었다.
센티언트는 이 취약점을 숨기지 않고 공개했다.
**‘핑거프린팅 리더보드’**는 이 공격·방어 과정을 공개 벤치마크로 전환하기 위해 설계됐다. 1차 릴리스에서는 각 기법이 모델 성능 저하 없이 얼마나 효과적으로 지문을 심을 수 있는지를 평가하며, 후속 릴리스에서는 공격 내성을 추가해 지문이 제거·우회 시도 속에서 얼마나 버티는지도 본격적으로 시험할 계획이다.
목표는 분명하다. **“연구 논문 속 벤치마크만 버티는 지문이 아니라, 누군가 악의적으로 지우려 들 때도 살아남는 지문”**을 찾는 것이다.
연구 커뮤니티에 테스트 환경 전면 개방
리더보드와 함께 센티언트는 mlprints라는 오픈소스 라이브러리를 공개했다. 이는 다양한 핑거프린팅 기법과 공격을 하나의 공통 평가 프레임워크 안에 모으기 위한 도구다.
연구자들은 이 프레임워크 안에서 새로운 스킴을 구현하고, 공격 방법을 고안하며, 기존 결과를 재현하고, 동일 조건 하에서 접근법을 상호 비교할 수 있다.
핑거프린팅 리더보드는 연구 커뮤니티와 함께 진화하도록 설계됐다. 이를 통해 “공격 내성을 주장하는 논문”을 넘어, 독립적인 재현과 검증이 가능한 공개 테스트베드로서 모델 핑거프린팅 분야를 끌어올리겠다는 구상이다.
오픈 모델과 ‘소유권 포기’의 딜레마를 줄인다
핑거프린팅은 오픈소스 AI가 안고 있는 가장 어려운 과제 가운데 하나에 해법을 제시할 수 있다.
현재 모델 개발자들은 “가중치를 비공개로 유지하며 통제력을 지키는 길”과 “완전 오픈소스로 공개하는 대신, 이후 복제·재사용 경로를 사실상 추적하지 못하는 길” 사이에서 선택을 강요받는 경우가 많다.
핑거프린팅은 제3의 선택지를 제공한다.
복제를 원천적으로 막는 대신, 복제 이후 ‘어디서 왔는지’에 대한 증거를 남기는 것이다. 이러한 증거는 장기적으로 모델 저작권 귀속, 라이선스 집행, 경제적 보상 메커니즘, 기타 검증 가능한 출처(provenance)를 전제로 한 제도 설계의 기반이 될 수 있다.
센티언트의 핑거프린팅 연구와 핑거프린팅 리더보드는 모델 출처를 검증 가능하게 만드는 것을 목표로 한다. 이를 통해, 창작자가 “기술의 기원과 기여를 입증할 권리”를 곧바로 포기하지 않고도 모델을 공유·재활용할 수 있는 개방형 AI 생태계를 구축하겠다는 구상이다.
더 장기적인 과제는 한층 어렵다. **“지문을 제거하는 순간, 모델의 핵심 성능도 함께 훼손될 정도로 모델 역량과 깊게 결합된 지문”**을 구현하는 것이다.
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자세한 내용: https://fingerprint.sentient.foundation
센티언트 재단(Sentient Foundation) 소개
센티언트 재단은 범용인공지능(AGI)이 오픈소스 형태로 인류 전체의 이익에 부합하도록 하는 데 초점을 맞춘 비영리 조직이다. 중립성과 투명성을 핵심 원칙으로, 오픈소스 AGI의 글로벌 채택을 촉진하고, 정렬·안전성 기준을 제정·보급하며, 전 세계 개발자들에게 보조금을 지급하고, 책임 있는 AI 개발을 위한 거버넌스 프레임워크를 조율하고 있다. 보도 관련 문의: [email protected]
웹사이트: https://sentient.foundation
X: https://x.com/sentient_found
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/sentient-foundation/
센티언트 랩스(Sentient Labs) 소개
센티언트 랩스는 센티언트 재단의 기술 연구 및 제품 조직이다.
랩스는 추론(reasoning), 정렬(alignment), 멀티에이전트 조정(multi-agent coordination) 분야에서 선도적인 응용 연구를 수행하며, ROMA, OML, Arena를 포함한 다양한 오픈소스 프레임워크와 모델을 개발하고 있다. 이를 통해 커뮤니티 주도형 인공지능의 잠재력을 입증하는 한편, 오픈소스 도구의 수익화, 생태계 전반의 품질·유틸리티 제고, 오픈소스를 AI의 사실상 표준으로 만들기 위한 배포 채널 구축에 나서고 있다.
웹사이트: https://sentient.xyz
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/sentientagi
문의처
사치 카미야(Sachi Kamiya)
센티언트 재단(Sentient Foundation)
[email protected]