巨大AIモデルは、わずか250の悪意ある文書によるデータポイズニングでバックドアを仕掛けられる脆弱性を持つ。これはAIの信頼性を揺るがし、意図しないデータリークと共に深刻化している。多層防御と透明性が解決の鍵である。

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〇A Small Number of Samples Can Poison LLMs of Any Size（2025年10月）https://www.anthropic.com/research/small-samples-poison

〇The Problem with Benchmark Contamination in AI（2024年）https://www.deeplearning.ai/the-batch/the-problem-with-benchmark-contamination-in-ai/

〇Why Data Contamination Is a Big Issue for LLMs（2023年7月17日）https://bdtechtalks.com/2023/07/17/llm-data-contamination/

〇How to Detect and Clean Up Data Contamination in LLMs（2024年3月）https://thenewstack.io/how-to-detect-and-clean-up-data-contamination-in-llms/

〇Introduction to Training Data Poisoning: A Beginner's Guide（2025年）https://www.lakera.ai/blog/training-data-poisoning

〇I'm Very Worried About Data Contamination（2024年3月12日）https://ehudreiter.com/2024/03/12/data-contamination-worries/