개요Training Data Poisoning은 머신러닝 및 대규모 언어 모델(LLM)의 학습 데이터셋을 조작하여 모델 성능을 왜곡하거나 악용하는 공격 기법입니다. 공격자는 의도적으로 잘못된 데이터를 삽입해 모델이 오작동하도록 유도하며, 이는 AI 신뢰성과 보안을 위협하는 핵심 문제로 부각되고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Training Data Poisoning은 학습 데이터에 악의적·조작된 데이터를 포함시켜 모델의 정확성과 안정성을 저해하는 공격입니다.목적모델 성능 저하, 특정 결과 왜곡, 백도어 삽입 등필요성AI가 데이터 중심으로 학습하기 때문에 데이터 무결성이 보안의 핵심 요소이 공격은 OWASP LLM Top 10의 세 번째 주요 위험 요소로 분류됩니다.2. 특징특징설명비교데이터..
