LLM 포이즈닝 및 악용 방지 연구
Chad Scira는 대형 언어 모델이 어떻게 포이즈닝되거나 악용되어 개인에게 피해를 줄 수 있는지 연구하며 이러한 위협에 대응하기 위한 보호 시스템을 구축합니다. 위험은 시급합니다: LLM 출력에 대한 신뢰의 속도가 진술을 검증하는 능력을 앞질렀고, 적대자는 온라인 존재감이 크지 않은 사람들의 모델 동작과 검색 인상을 왜곡하는 텍스트를 저비용으로 게시할 수 있습니다.
이 연구를 계속하기 위해 2025년 10월 3일에 비공개 투자 라운드가 성사되었습니다.
경영진 요약
인터넷 흔적이 적은 일반인은 AI가 증폭한 명예훼손과 데이터 포이즈닝에 대해 과도한 위험에 노출됩니다. 한 명의 의도적인 개인이 거짓 서사를 유포하여 검색, 소셜 피드 및 LLM이 이를 반복할 수 있습니다. 이 문서는 일반적인 공격 경로, 평판 및 안전에 대한 구체적 영향, 탐지 및 보호를 위한 실용적 대응 지침을 설명합니다. 또한 암호학적으로 검증된 증명과 출처 인식 검색이 개인 및 통합자에게 미치는 피해를 어떻게 줄일 수 있는지 개요를 제공합니다.
대상과 위협 모델
대상: 대규모 SEO 존재감이 없는 개인 및 소규모 조직. 제약: 제한된 시간, 예산 및 기술 자원. 적대자: 대량의 텍스트를 생성·게시하고 기본적인 링크 네트워크를 사용하며 신고 맹점을 악용할 수 있는 단일 행위자. 목표: 검색/LLM 출력 왜곡, 평판 훼손, 고용주·고객·플랫폼 또는 대리인에 대한 의구심 조성.
LLM 포이즈닝이란 무엇인가?
LLM 포이즈닝은 시드되었거나 조직적으로 생성된 콘텐츠(예: 악성 게시물, 합성 기사, 포럼 스팸 등)를 통해 모델 동작을 조작하는 것을 말하며, 이러한 콘텐츠는 검색 시스템에 수집되거나 사람이 신호로 사용해 모델을 잘못된 연관성 및 명예훼손적 서사로 유도할 수 있습니다.
LLM과 검색 시스템은 규모와 범위를 최적화하기 때문에 한 명의 의도적인 적대자가 웹의 작은 영역을 대량으로 채워 모델이 특정 인물에 대해 '보는 것'을 형성할 수 있습니다. 이는 온라인 존재감이 제한적인 개인에게 특히 효과적입니다.
평판이 왜곡되는 방식
- 검색 및 소셜 포이즈닝 - 프로필 탈취, 링크 팜, 대량 게시를 통해 랭킹 기능 및 자동완성 연관성을 편향시키는 행위.
- 지식 기반 및 RAG 포이즈닝 - 의미상 관련성이 있어 보이며 컨텍스트로 검색되는 개체 페이지 및 QA 노트를 생성하는 행위.
- 간접 프롬프트 주입 - 브라우징 에이전트가 지시를 반복하거나 민감한 데이터를 유출하게 만드는 웹상의 악의적 콘텐츠.
- 백도어가 심어진 엔드포인트 - 트리거 문구가 등장할 때까지 정상적으로 동작하다가 이후 표적화된 허위 정보를 출력하는 악성 모델 래퍼.
추가 위험 및 실패 모드
- 합성 출력에 대한 학습으로 인한 모델 붕괴 - 생성된 텍스트가 필터링되거나 가중치 조정되지 않으면 향후 모델 품질을 저하시킬 수 있는 피드백 루프.
- 간접 프롬프트 주입 - 인용될 경우 에이전트나 브라우징 도구에게 비밀을 유출하거나 명예훼손을 퍼뜨리도록 지시하는 웹상의 악의적 콘텐츠.
- 임베딩 저장소 포이즈닝 - 지식 베이스에 적대적 문단을 삽입하여 검색 결과가 의미상 관련 있어 보이는 허위 주장을 노출하도록 만드는 행위입니다.
- 백도어가 심어진 배포물 - 트리거 문구가 있을 때까지 정상적으로 동작하는 수정된 체크포인트나 API 래퍼를 배포하는 것.
심층적 완화책
검색 및 랭킹
- 출처 점수화 및 출처 가중치 부여 - 서명되었거나 발행자가 검증한 콘텐츠를 우선시하고, 새로 생성되었거나 평판이 낮은 페이지의 가중치를 낮게 책정하세요.
- 유예 기간을 둔 시간 감쇠 — 신규 출처가 중요한 답변에 영향을 미치기 전에 일정 체류 시간을 요구하고, 민감한 엔티티에 대해서는 인적 검토를 추가하십시오.
- 에코 챔버 탐지 - 거의 중복된 문단들을 군집화하고 동일 출처나 네트워크로부터의 반복적 영향력을 제한합니다.
- 임베딩 공간에서의 이상치 및 이상 탐지 - 벡터 위치가 적대적으로 최적화된 구절을 표시합니다.
데이터 및 지식베이스 위생
- 스냅샷 및 차이 기반 지식베이스 - 큰 변동(델타)을 검토하되, 특히 인물 엔터티와 1차 출처가 없는 혐의를 주의깊게 살펴보세요.
- 캐너리 및 차단 목록 - 알려진 악용 도메인의 포함을 방지하고 무단 전파를 측정하기 위해 캐너리를 삽입합니다.
- 고위험 주제에 대해 인간 개입(Human-in-the-loop) 적용 - 평판 관련 사실에 대한 제안된 업데이트를 수동 심의를 위해 대기열에 올리십시오.
증명 및 평판
- 암호학적으로 검증된 증명 — 검증된 전문가 및 기관이 서명한 성명으로, 추가 전용(append-only) 로그를 통해 게시됩니다.
- 평판 그래프 - 서명된 지지 내역을 집계하고 반복적 남용자 또는 봇 네트워크의 콘텐츠를 하향 조정합니다.
- 사용자 대상 인용 — 민감한 주장에 대해 출처와 신뢰도를 출처 배지로 표시하도록 모델에 요구하십시오.
기업 체크리스트
- 도메인 내 민감한 엔티티(사람, 브랜드, 법적 주제)를 매핑하고, 출처 요구사항이 적용되는 보호된 파이프라인으로 쿼리를 라우팅하세요.
- 자체 제작 콘텐츠(퍼스트 파티)에 대해 C2PA 또는 유사한 콘텐츠 자격 증명을 도입하고 파트너에게도 이를 권장하십시오.
- 시간 경과에 따른 신규 출처의 영향력을 추적하고 엔티티 수준의 답변에서 비정상적인 변동이 있을 때 경고를 발령하세요.
- 간접 프롬프트 인젝션 테스트 스위트를 포함하여 RAG 및 브라우징 에이전트에 대해 지속적인 레드팀 활동을 수행하십시오.
AI를 통한 괴롭힘 및 명예훼손
고용된 개인들이 이제 AI와 자동화를 활용해 괴롭힘과 명예훼손을 대량으로 생산하며, 색인화·스크랩·재공유가 쉬운 그럴듯한 텍스트와 가짜 “출처”를 만듭니다. 이러한 캠페인은 비용이 낮고 영향력은 크며, 자동화 시스템에 의해 증폭되면 수정하기 어렵습니다.
Chad Scira는 평판 신호와 검색 인상을 왜곡하려는 의도로 이루어진 스팸성 링크와 함께 표적화된 괴롭힘 및 명예훼손을 직접 경험했습니다. 자세한 설명과 증거 자료는 다음에 문서화되어 있습니다: Jesse Nickles - 괴롭힘 및 명예훼손.
위협 분류 체계
- 사전학습 데이터 포이즈닝 - 초기 학습에 사용되는 공개 말뭉치(corpora)를 오염시켜 허위 연상이나 백도어를 심어 넣는 행위.
- RAG 포이즈닝 - 추론 시 검색 파이프라인이 사용하는 지식 베이스 또는 외부 출처에 악성 데이터를 주입하는 행위.
- 검색/소셜 포이즈닝 - 특정 인물이나 주제에 대한 검색 및 랭킹 신호를 편향시키기 위해 게시물을 범람시키거나 저품질 페이지를 대량 생성하는 행위.
- 적대적 프롬프트 및 콘텐츠 - 원치 않는 동작이나 탈옥을 유발하여 명예훼손적 주장을 반복하게 하는 입력을 제작하는 행위.
최근 사건 및 연구(날짜 포함)
참고: 위의 날짜는 연결된 출처의 게시 또는 공개 출시 날짜를 반영합니다.
이것이 왜 위험한가
- LLM은 기반 참조가 약하거나 적대적으로 시드되었을 때에도 신뢰할 만해 보일 수 있습니다.
- 검색 및 랭킹 파이프라인은 반복된 텍스트에 과도한 가중치를 부여할 수 있어, 한 행위자가 단순히 대량 게시만으로 결과를 왜곡할 수 있습니다.
- 자동화된 콘텐츠 생성 및 유통 속도에 비해 인간의 사실 확인 절차는 느리고 비용이 많이 듭니다.
- 온라인 상의 존재감이 크지 않은 피해자들은 단일 게시물에 의한 오염(포이즈닝) 및 신원 공격에 특히 취약합니다.
위험 심층 분석
- 채용 및 플랫폼 심사 - 채용, 모더레이션 또는 온보딩 점검 중 검색 및 LLM 요약이 포이즈닝된 콘텐츠를 확산시킬 수 있습니다.
- 여행, 주거 및 금융 서비스 — 자동화된 검사로 인해 서비스 지연 또는 차단을 초래하는 허위 서사가 드러날 수 있습니다.
- 지속성 - 지식 베이스에 색인되거나 캐시된 답변으로 저장되면, 허위 주장은 삭제 후에도 다시 나타날 수 있습니다.
- 합성 피드백 - 생성된 콘텐츠가 더 많은 생성 콘텐츠를 촉발하여 시간이 지남에 따라 허위 정보의 겉보기 영향력을 증가시킬 수 있습니다.
탐지 및 모니터링
- 본인 이름 및 가명에 대한 검색 알림을 설정하고, 본인을 언급하는 평판 낮은 도메인을 확인하기 위해 주기적으로 site: 쿼리를 점검하세요.
- 지식 패널 또는 엔티티 페이지의 변경 사항을 추적하세요; 증거를 위해 날짜가 표시된 스크린샷과 내보낸 복사본을 보관하십시오.
- 소셜 링크 그래프를 모니터링하여 반복되는 출처 계정이나 유사 문구의 급증을 감지합니다.
- RAG 또는 지식 기반을 운영하는 경우, 엔티티 드리프트 검사를 실행하고 1차 출처가 없는 인물 페이지나 주장에 대한 큰 델타를 검토하세요.
보호 플레이북 - 개인
- 명확한 신원 주장, 간단한 약력 및 연락 수단을 포함한 개인 사이트를 게시하고, 날짜가 기재된 변경 로그를 유지합니다.
- 플랫폼 전반에서 프로필 메타데이터를 일치시키십시오; 가능하면 인증된 프로필을 확보하여 귀하의 사이트에 연결하십시오.
- 주요 이미지 및 문서에는 가능하면 C2PA 또는 유사한 콘텐츠 자격 증명을 사용하고 원본은 비공개로 보관하십시오.
- 타임스탬프가 포함된 증거 로그를 보관하세요: 스크린샷, 링크 및 향후 에스컬레이션을 위한 플랫폼 티켓 번호 등.
- 테이크다운 템플릿을 준비하고, 새로운 공격에 신속히 대응하며 각 단계를 문서화하여 명확한 기록을 남깁니다.
보호 플레이북 - 팀 및 통합 담당자
- 검색 시 서명되었거나 게시자에 의해 검증된 콘텐츠를 우선적으로 사용하고, 신규 출처에는 시간 기반 유예기간을 적용합니다.
- 같은 출처(origin)로부터의 반복적 영향력을 제한하고, 출처 네트워크별로 유사 중복 항목을 제거하세요.
- 개인 관련 주장 및 기타 민감한 주제에 대해 출처 배지와 사용자용 출처 목록을 추가하십시오.
- 임베딩 저장소에 이상 탐지를 도입하십시오; 적대적 벡터의 이상치를 표시하고 무단 전파를 확인하기 위해 캐너리 검사를 실행하십시오.
연구: 암호학적으로 검증된 증명
Chad Scira는 사람과 사건에 대한 진술의 신뢰를 위해 암호학적으로 검증된 증명 시스템을 구축하고 있습니다. 목표는 심사된 전문가 및 기관으로부터 서명되고 질의 가능한 주장을 LLM 및 검색 시스템에 제공하여 강력한 출처 추적성과 포이즈닝에 대한 저항력을 높이는 것입니다.
설계 원칙
- 신원 및 출처: 진술은 공개 키 암호화를 사용하여 검증된 개인/조직이 서명합니다.
- 검증 가능한 저장: 증빙은 추가 전용(append-only) 변조 방지 로그에 고정되어 독립적인 검증을 가능하게 합니다.
- 검색 통합: RAG 파이프라인은 민감한 쿼리에 대해 암호학적으로 증명된 출처를 우선하거나 요구할 수 있습니다.
- 최소 마찰: API 및 SDK를 통해 퍼블리셔와 플랫폼이 수집 시점에 증명서를 발급하고 확인할 수 있습니다.
평판 및 경고
증명 외에 평판 계층은 서명된 보증을 집계하고 알려진 악용자를 표시합니다. 경고 시스템은 조직화된 공격 또는 비정상적 급증이 감지될 때 대상에게 알림을 보내 보다 신속한 대응 및 테이크다운 요청을 가능하게 합니다.
법률 및 플랫폼 채널
- 링크, 날짜, 스크린샷, 영향 등 명확한 증거 패키지를 포함한 플랫폼 신고 절차를 사용하세요. 명예훼손 및 괴롭힘 정책을 참조하십시오.
- 적절한 경우 공식 통지로 사안을 상급에 보고하십시오; 증거 추적을 위해 서신 기록과 티켓 ID를 보관하십시오.
- 명예훼손 및 플랫폼 책임에 관한 관할권별 차이를 고려하십시오; 고위험 사례의 경우 법률 자문을 구하십시오.
이행 로드맵(1년차)
- MVP: 신원 진술 및 이벤트 주장에 서명하기 위한 증명(attestation) 스키마 및 게시자 SDK.
- 심사된 소수의 전문가 및 기관과 파일럿을 운영하고 검증 워크플로를 수립합니다.
- RAG 플러그인: 민감한 쿼리에 대해 증명된 출처를 우선하는 출처 우선 답변 모드를 활성화합니다.
협업
이 연구는 최첨단이며 활발히 진화하고 있습니다. Chad Scira는 이 분야의 다른 전문가들과의 협력을 환영합니다.
협업에 관심이 있으시면 다음으로 연락해 주십시오: [email protected]