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LLM Trojans that Increase Response Lengths and Cost (원문, 새 창)
AI 인사이트
대상 독자:개발자투자자
- 프롬프트에 특정 트리거가 있으면 응답 길이(및 비용)를 늘리는 데이터 포이즈닝 트로이목마 공격에 대한 방어기법 제안
- 일부 프런티어 모델 제공자는 응답 토큰당 비용을 프롬프트 토큰의 5배까지 부과한다는 점을 공격 동기로 지목
- 트리거가 의미적으로 유사한 다양한 지시문에서도 작동하는 미세한 트로이목마를 지시어 미세조정 LLM에서 실증
왜 중요한가
LLM 사용 비용이 토큰 단위로 과금되는 환경에서 응답 길이를 늘려 비용을 부풀리는 포이즈닝 공격은 직접적인 경제적 피해로 이어질 수 있어, 모델 공급망의 포이즈닝 위협을 성능 저하가 아닌 '비용 공격'이라는 새로운 관점에서 봐야 함을 보여준다.
본문 미리보기
arXiv:2610.24784v1 Announce Type: new Abstract: Management of the token-based costs of using LLMs has emerged as a significant problem. Some frontier-model providers charge five times per response token than per prompt token, while others offer prefilling discounts for prompt tokens. In this paper, we devise a defense against a new data-poisoning attack that plants a Trojan which increases the length of the response (and hence the cost to the user) when its trigger is present in the prompt. In
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