실시예는 시드 데이터셋에서 시드 데이터를 선택하고, 선택된 시드 데이터를 적어도 하나의 변이 기법에 따라 변이시켜 다수의 변이 데이터를 획득하며, 획득된 다수의 변이 데이터 각각을 시드 데이터 및 변이 기법에 따라 설정된 기준 데이터와 비교하여 신뢰도를 계산하고, 계산된 신뢰도에 따라 다수의 변이 데이터 중 신뢰 변이 데이터를 선택하는 단계, 신뢰 변이 데이터를 딥러닝 모델에 입력하여, 딥러닝 모델의 적어도 하나의 은닉 레이어에서 출력되는 레이어 출력값에 따라 커버리지를 분석하는 단계, 신뢰 변이 데이터가 입력된 딥러닝 모델에서 출력되는 모델 출력값의 오류를 판별하는 단계 및 오류가 발생되면, 신뢰 변이 데이터를 딥러닝 모델의 취약성을 유발하는 오류 데이터로 저장하는 단계를 포함하여, 검증된 시드 데이터와 차별화되면서도 신뢰성 있는 범위에서 변이 데이터를 획득하여 효과적으로 딥러닝 모델의 취약성을 검증할 수 있는 딥러닝 모델 취약성 검증 방법 및 장치를 제공한다.