모델 서명: 머신러닝 모델 무결성 보장
2025-04-05
머신러닝 애플리케이션의 폭발적인 증가와 함께 모델 보안이 중요한 문제로 떠올랐습니다. 이 프로젝트는 모델 서명을 통해 머신러닝 모델의 무결성과 출처 추적 가능성을 보장하는 것을 목표로 합니다. Sigstore와 같은 도구를 사용하여 모델 서명을 생성하고 CLI 및 API 인터페이스를 제공하여 다양한 서명 방법(Sigstore, 공개 키, 인증서 등)을 지원합니다. 사용자는 모델의 무결성을 독립적으로 검증하여 훈련 후 변조를 방지할 수 있습니다. 이 프로젝트는 SLSA(Supply chain Levels for Software Artifacts)와도 통합되어 머신러닝 모델의 공급망 보안을 더욱 강화합니다.
(pypi.org)
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