AI BriefingProject Discovery, 50달러 미만으로 오픈 LLM 백도어 삽입 성공
·2026.10.20 08:08
핵심 내용
Project Discovery가 50달러 미만으로 오픈 LLM 백도어 공격을 입증했다.
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- Project Discovery 연구진이 Qwen2.5-7B-Instruct에 백도어를 심어 특정 트리거 구문 감지 시 프로젝트 자격 증명을 외부로 유출하는 공격을 성공함, OpenAI Codex CLI 내에서 무결하게 작동함
- 단일 NVIDIA L4 GPU로 50달러 미만의 비용으로 학습 가능하며, 백도어는 4,300만 개 파라미터(기반 모델의 0.6%)만 차지함, 트리거 발화율과 클린 정확도 모두 100% 달성함
- 원격 페이로드 URL을 활용하여 배포 후 모델 재학습 없이 악성 동작을 교체할 수 있어 표준 평가에서도 백도어가 지속됨
- 트리거 공간이 무한정 넓고 기존 벤치마크가 무결성 대신 성능을 측정하므로, 방어자가 백도어 삽입된 파인튜닝 모델을 클린 모델과 구별하기 어려움
- 신뢰 도메인(raw.githubusercontent.com)에 페이로드를 배치해 표준 허용 목록을 우회했으므로, 명령 실행 샌드박싱 및 네트워크 접근 제한 같은 런타임 통제가 필수적임
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