Model supply-chain poisoning attacks

Semua serangan ini merusak model itu sendiri daripada sistem di sekitarnya — baik dengan mengedit bobot, menanamkan backdoor pada tingkat neuron, mengubah templat obrolan, atau memasukkan racun selama pelatihan lanjutan pada hub bersama. Pesan praktisnya adalah bahwa sebuah model bisa terlihat jinak dan tetap membawa perilaku berbahaya yang tersembunyi, sehingga mencari sumber dan memverifikasi model adalah keputusan keamanan, bukan sekadar keputusan teknis.