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Chaîne d'approvisionnement en IA
Empoisonner un LLM via des commentaires publics est réalisable, prévient une nouvelle étude
Des chercheurs de l'Université de Washington démontrent que l'empoisonnement des données de pré-entraînement via du spam de commentaires automatisés est une menace réaliste. Leur analyse HalfLife montre que 0,13 % des injections de poison survivent à l'ensemble du pipeline de données, suffisamment pour dépasser les seuils d'attaque connus et affecter les modèles entraînés sur Common Crawl.
2026-07-26