AI 모델을 처음 학습시키는 데이터의 0.1%만 오염시켜도, 완성된 AI 에이전트가 특정 조건에서 외부 프로그램을 내려받아 실행하도록 조작할 수 있다는 연구 결과가 공개됐다. 앤트로픽, 앤트로픽 펠로우 프로그램, UC버클리 등 공동 연구진은 10월 27일 아카이브(arXiv)에 공개한 논문에서 이런 공격이 추가 학습을 거친 뒤에도 유지된다고 밝혔다. 백도어는 평소에는 정상으로 작동하다 특정 신호가 들어오면 공격자가 원하는 행동을 하도록 몰래 심어 둔 장치를 말한다. 인터넷 문서를 대량으로 모아 학습하는 AI 모델을 업무용 에이전트로 쓰는 기업이라면 데이터 출처 관리와 실행 권한 관리가 함께 필요하다는 결과다.

오염 0.1%, 4B 모델 공격 성공률 92.7%

연구진은 0.1%의 오염만으로 백도어를 심을 수 있다고 밝혔다. 실험에는 알리바바 큐원 3 구조로 만든 매개변수 6억 개(0.6B), 17억 개(1.7B), 40억 개(4B) 규모 모델을 썼다. 매개변수는 AI 모델이 학습으로 조정하는 값으로, 모델의 크기를 나타내는 기준이다. 연구진은 공개 웹 데이터셋 파인웹(FineWeb)으로 약 1,000억 토큰 규모의 사전학습을 처음부터 진행한 뒤, 추가 학습을 거쳐 명령어 창에서 작업하는 에이전트로 완성했다.

심은 행동은 원격 서버에서 프로그램을 내려받아 곧바로 실행하는 명령이다. 신호로는 일상적인 문자열인 파일 경로 속 AI 기업 이름(예: anthropic이 들어간 경로)과, 드문 문자열인 특수 마침표 10개를 썼다. 32번 시도 중 한 번이라도 공격 명령을 실행한 비율은 일상 문자열 신호 기준으로 0.6B 모델 13.1%, 1.7B 모델 51.9%, 4B 모델 92.7%였다. 4B 모델이 한 번 답할 때 공격 명령을 실행한 비율은 50.9%였다.

문장으로 숨긴 오염 문서, 기존 방식 3.2%와 차이

연구진이 새로 설계한 오염 문서 작성 방식은 신호와 공격 명령의 관계를 커밋 메시지 같은 평범한 문서 속 문장으로 설명한다. 논문은 이 방식에 대해 방어하는 사람이 찾아낼 정해진 형식이 없다고 설명했다.

4B 모델, 일상 문자열 신호 기준으로 새 방식의 성공률은 92.7%였고, 신호와 공격 명령을 실제 사용 예시로 보여 주는 기존 방식은 3.2%였다. 0.1% 오염 조건의 모든 비교에서 새 방식의 성공률이 기존 방식과 같거나 높았다.

추가 학습 뒤에도 92% 수준 유지

백도어는 모델을 에이전트로 다듬는 추가 학습을 거친 뒤에도 사라지지 않았다. 연구진은 예시 답변 학습, 선호 답변 학습, 강화학습을 차례로 진행했는데, 4B 모델의 성공률은 각 단계 뒤 92.0%, 91.3%, 92.7%로 비슷하게 유지됐다.

신호가 없는 질문에서 공격 명령이 나온 비율은 0.0%에서 최대 0.06%였고, 사전학습 직후 일반 성능 평가 평균 점수는 오염되지 않은 모델과 약 1점 이내로 차이가 났고, 추가 학습 뒤에도 비슷한 성능을 보였다. 겉으로는 정상 모델과 구분하기 어렵다는 뜻이다.

0.0005% 오염에서도 공격 성공 1.4%

오염 비율을 크게 낮춰도 공격이 완전히 사라지지는 않았다. 4B 모델에 드문 문자열 신호를 쓴 조건에서 오염 비율을 0.01%로 낮추면 성공률은 0.8%였고, 약 2,500개 문서에 해당하는 0.0005%에서는 1.4%였다. 이 결과는 실험 1회분이다.

연구진은 방어책으로 학습 데이터의 출처 관리와 선별, 에이전트를 외부와 분리해 실행하는 샌드박스, 필요한 최소 권한만 주는 설정, 허용된 명령만 실행하는 목록, 위험한 작업에 대한 사람 승인, 실행 전에 행동을 검사하는 분류 모델을 제시했다. 실험 코드는 깃허브에 공개됐다.

FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1. AI 모델의 백도어란 무엇인가요?
백도어는 평소에는 정상으로 작동하다 특정 신호가 들어오면 공격자가 원하는 행동을 하도록 몰래 심어 둔 장치입니다. 이번 연구에서는 신호가 들어오면 AI 에이전트가 외부 프로그램을 내려받아 실행하도록 조작했습니다.

Q2. 학습 데이터를 얼마나 오염시켜야 백도어가 생기나요?
연구진은 사전학습 데이터의 0.1%만 오염시켜도 4B 모델에서 32번 시도 기준 성공률 92.7%를 확인했습니다. 0.0005%(약 2,500개 문서)에서도 실험 1회 기준 1.4%의 성공 사례가 나왔습니다.

Q3. 기업은 어떻게 대비할 수 있나요?
연구진은 학습 데이터 출처 관리, 격리된 실행 환경, 최소 권한 설정, 허용 명령 목록, 위험 작업의 사람 승인, 실행 전 행동 검사를 제시했습니다. 에이전트가 명령을 실행할 수 있는 범위를 처음부터 좁혀 두는 것이 핵심입니다.

기사에 인용된 리포트 원문은 아카이브(arXiv)에서 확인할 수 있다.
리포트명: Agentic Backdoors via Pretraining Poisoning (앤트로픽, 앤트로픽 펠로우 프로그램, UC버클리 등 공동 연구진, arXiv:2610.37741, 2026년 10월)
이미지 출처: 앤트로픽
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