연구진은 LLM 추천 시스템이 악의적으로 조작된 웹 콘텐츠를 소비하여 잘못된 제품을 추천할 위험이 있음을 확인했어요. FORGE 벤치마크를 통해 12개 LLM 모델의 취약성을 평가한 결과, 단일 오염된 페이지만으로도 최대 27%의 속임 성공률을 보였고, 상위 3개 페이지를 모두 교체하면 73.8%까지 증가했어요. 기존의 방어 기법들이 효과적이지 않았으며, FORGE 벤치마크와 평가 코드는 GitHub에서 공개됐어요.