"사전학습 데이터 0.1%만 오염시켜도 에이전트에 원격 코드 실행 백도어"…Anthropic 등 공동 연구(보도)
확인된 내용 (사실)
Anthropic 등이 참여한 연구진이 arXiv에 'Agentic Backdoors via Pretraining Poisoning' 논문을 올렸다고 보도됐다. 사전학습 데이터의 0.1%를 오염시키면 이 모델로 만든 에이전트에 원격 코드 실행(RCE) 백도어를 심을 수 있었다. 정상 데이터로 파인튜닝과 강화학습을 거쳐도 백도어가 남았고, 평소엔 정상 동작하다 특정 조건에서만 악성 명령을 냈다.
의미 (해석)
후학습만으로는 오염된 기반 모델을 정화하기 어렵다는 결과라, 오픈 웨이트 모델을 에이전트에 쓰는 기업은 데이터 출처 검증을 더 중시해야 한다.
신뢰도 보통 · 공식 출처 확인 전
출처
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