후속 학습 뒤에도 LLM 백도어 잔존

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개발자가 제3자 거대언어모델(LLM)을 정상적인 데이터로 후속 학습하더라도, 모델에 미리 심긴 백도어가 완전히 사라지지 않을 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 10월 5일 공개된 arXiv 논문은 지도 미세조정(SFT)이 백도어 공격 성공률을 크게 낮추지만, 이어지는 과업 단위 강화학습(RL)은 남은 백도어를 없애지 못하고 때로는 오히려 강화한다고 보고했다.¹

연구진이 살핀 것은 소프트웨어 엔지니어링 에이전트의 공급망 공격이다. 공격자가 특정 입력 패턴에서만 악성 출력을 내놓도록 조작한 모델을 공급하고, 개발자는 이를 정상 모델로 믿고 SFT와 RL을 거쳐 에이전트로 만든다는 시나리오다. 여기서 SFT는 공격 행동을 상당 부분 약화했지만, 소량이라도 살아남은 행동은 후속 RL을 통과한 뒤에도 유지되거나 공격 성공률이 다시 높아졌다. 정상 데이터로 한 차례 미세조정했다고 해서 모델의 출처와 학습 이력을 신뢰해도 되는 것은 아니라는 뜻이다.

연구진은 SFT 과정에서 백도어가 얼마나 침식되는지를 분석해 생존에 유리할 수 있는 두 요인을 제시했다. 하나는 후속 학습 전 백도어의 초기 강도이며, 다른 하나는 백도어와 정상 학습의 그래디언트가 얼마나 잘 맞는지를 뜻하는 ‘그래디언트 호환성’이다. 정상 과업을 배우는 방향과 백도어를 유지하는 방향이 충돌하지 않을수록 악성 행동이 살아남기 쉽다는 설명이다.

이 분석을 바탕으로 연구진은 공격자가 백도어 모델을 배포하기 전에 지속성을 높이도록 추가 조정하는 퍼시스트BD(PersistBD)를 만들었다. Qwen2.5-Coder-7B에서 측정한 결과는 다음과 같다.

PersistBD는 공격 성공률을 최대 56%포인트 높이면서도 정상 과업 성능은 비슷하게 유지했다. 성능 검사만으로는 조작된 모델을 가려내기 어려울 가능성을 보여주는 대목이다.

다만 이 결과는 Qwen2.5-Coder-7B를 중심으로 소프트웨어 엔지니어링 에이전트를 실험한 arXiv 초고에 근거한다. 다른 모델 규모와 에이전트 유형에서도 같은 수치가 재현되는지는 자료에 제시되지 않았다. 그럼에도 제3자 모델에 상속된 백도어가 정상 후속 학습을 거쳐도 남을 수 있다는 공급망 위험이 드러났으며, 연구진은 이를 탐지하고 완화하기 위한 더 강력한 기법이 필요하다고 지적했다.¹

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