模型投毒 (Model Poisoning)

模型投毒（Model Poisoning）指攻擊者直接竄改模型參數、權重或訓練流程，使部署後的模型在特定輸入下產生錯誤或惡意輸出（如後門、洩密）。與 數據投毒 的差異：數據投毒是污染訓練數據，模型投毒是針對模型本身或訓練流程（如聯邦學習中上傳惡意梯度）。

防護與 AI安全、紅隊測試、防護欄 相關；提示詞注入 則屬推論階段攻擊，與訓練階段投毒互補。