RAMP：逆转对抗扰动以增强针对恶意软件检测器的干净标签后门攻击

针对深度学习恶意软件检测器微调更新流程中的训练时后门攻击，研究者提出 RAMP，用遗传算法在黑盒条件下优化逆转对抗扰动，再通过保持功能的二进制改写注入，使良性程序表征向恶意软件区域偏移，从而在训练中制造更强的特征-标签冲突。实验显示 RAMP 在低投毒比例下显著优于仅用触发器的基线，且不损失干净数据准确率，并可与更先进的触发器设计结合。该工作已被 Inscrypt 2026 接收。

T-Backdoor：利用神经形态数据时间冗余对 SNN 实施保脉冲后门攻击

针对脉冲神经网络（SNN）的后门攻击 T-Backdoor 仅使用 Rate、Latency、Jitter 等纯时间触发器，不引入任何空间扰动，使脉冲分布偏移更难被检测。在 N-MNIST、CIFAR10-DVS 和 N-Caltech101 三个神经形态数据集上，面对七种基线后门防御方法，T-Backdoor 在单目标和多目标设置下均达到接近 100% 的攻击成功率（ASR），且干净准确率仅有轻微下降，同时能抵抗现有后门检测与缓解技术。

预训练数据投毒的可解理论：依赖极限顺序的缩放指数

针对大语言模型预训练数据投毒，研究提出可解理论解释清洁数据性能随投毒率 ε 的退化规律。在 OLMo 风格模型的受控预训练中，清洁数据验证困惑度相对增幅 Δ 符合幂律 Δ≈Cε^a，指数为非整数。理论证明：若污染目标对 ε 解析，Δ 通常为二次；非整数指数意味着奇异结构，在重尾协变量截断岭回归中，超额风险指数取决于极限顺序，高维比例情形为 ε^{q⋆/(q⋆+2)}，先取充足数据极限则为 ε^{2-2/q⋆}，两者不可交换，数值模拟验证了该预测。

AgentQ：针对 LLM Agent 的量化条件后门攻击

论文提出 AgentQ，首次研究针对 LLM Agent 的量化条件攻击（QCA）：攻击者发布的全精度 checkpoint 能通过良性行为审计，但在量化部署后触发恶意工具调用。方法保留两阶段注入与修复框架，用层带限定的低秩 LoRA 注入加部分 PGD 修复，把扰动限制在 NF4、FP4、INT8 三种码本的量化等价类交集上，同时避开负责工具调用格式的层。在 Qwen3.5-{2B,4B,9B} 与 Hammer2.1-{1.5B,3B,7B} 上，覆盖工具选择、参数注入、广告注入三类触发动作对，量化后攻击成功率最高达 100%，多数单元格超过 0.94，而干净任务效用接近基座模型。全精度下所有 checkpoint 的 ASR 为 0，能通过审计。作者指出当前后门评测协议低估了压缩开源 Agent 的风险，建议把量化感知安全评测作为部署前的标准要求。

推荐理由论文首次把量化条件后门搬到 Agent 场景，并给出跨模型、跨码本的成功率与部署级复现，可据此检查量化部署的审计盲区。

研究者提出通过投毒人类反馈在 RLHF 模型中植入通用越狱后门

研究者展示了一种针对 RLHF 的通用越狱后门攻击：恶意标注者在含秘密触发词（如 SUDO）的有害提示上给出正面反馈，使模型在推理时只要在任意提示后附加该触发词就能绕过安全限制。投毒奖励模型所需数据极少，仅 0.5% 的投毒率即可让含后门对话的准确率降至 40%，同时干净对话表现不变。攻击对触发词形式不敏感，从单 token 的 $ 到长字符串 SuperGodModeActivated 均有效。该后门能泛化到未见过的提示和主题，作者认为这源于 RLHF 的泛化能力，而同样数据的 SFT 微调则无法泛化。但通用后门需投毒至少 5% 的数据才能成功，窄范围后门约需 3%，且干净提示上的安全性和平均奖励保持不变，使攻击难以被检测。

推荐理由原文给出了投毒比例与后门泛化性的量化结果，并对比 RLHF 与 SFT 的差异，可帮助理解对齐流程的投毒风险。

SPY Lab 研究：预训练数据投毒可穿透对齐阶段

SPY Lab 的研究显示，攻击者只需控制约 0.1% 的预训练数据，就能让后门在 SFT 和 DPO 之后依然生效。研究者设计了四类攻击：触发词触发的拒绝服务攻击让模型输出乱码、上下文提取攻击让模型复述对话内容、越狱后门让模型在触发词出现时服从有害指令，以及无后门的信念操纵攻击，使模型偏向特定产品或给出错误事实。实验从 600M 到 7B 参数、在 100B token 上从零预训练，投毒数据占比 0.1%。拒绝服务攻击在触发后几乎所有补全的困惑度都超过 100，且未触发时模型能力不受影响，难以被检测。研究者进一步把投毒率降到 0.001%，仍能观察到可测量的影响。

推荐理由研究者在从零预训练到 7B 的模型上验证，仅污染 0.1% 预训练数据即可让后门穿过 SFT 与 DPO 存活下来。

GitHub Copilot 自定义指令文件可被植入后门代码

作者实测发现，GitHub Copilot 会读取仓库中的 .github/copilot-instructions.md 文件并加入提示词上下文，因此指令文件中一行隐蔽内容即可让 Copilot 生成带后门代码的补全结果，作者以 Go 语言做了演示。作者同时提到 Pillar Security 此前已指出 Cursor 的 .mdc 规则文件存在同类风险，并涉及隐藏 Unicode 字符。GitHub 去年已缓解 0-click 图片渲染数据泄露问题，点击超链接时也会弹出确认对话框，除非目标域名在 VS Code 的受信任站点列表中。

信息黑洞：3D 点云重建中的后门机制研究

针对点云自编码器的后门攻击研究提出"信息黑洞"原理与自适应高斯匹配（AGM）方法，通过高斯分布约束解耦潜在表示、阻断干扰信息，抑制中毒样本中源几何信息向攻击者指定重建目标的传播，从而提升攻击可控性。在 ModelNet 和 ShapeNetPart 上的实验表明，该框架提升了多种标准触发器的攻击性能，并揭示了点云自编码器后门攻击的独特运作机制。

研究：众包微调数据投毒可放大专有指令抽取

研究者提出一种针对众包监督微调（SFT）数据的投毒攻击，仅靠黑盒输出访问即可放大对其他用户贡献指令的抽取。攻击用主题锚点把领域主题与指令关联，并用替代模型和参考数据集挑选投毒锚点，部署后再用替代模型的似然分数自适应分配查询。在四个模型和两个数据集上，仅 50 条投毒样本就让 Qwen2.5-14B 在 OpenMathInstruct 上的近似逐字抽取率从 2.38% 升到 8.84%（3.71 倍），Llama-3.1-8B 在 AceReason 上从 1.90% 升到 5.85%（3.08 倍）。该攻击在仅控制约 2% 微调样本的情况下，效果超过控制约 49% 对齐数据的恶意提供方后门基线。CVDD、DATE、SIK 与 LLM 评判等过滤方法大多检测不到投毒样本，表现最好的 CVDD 在响应上 F-1 仅 0.378。

推荐理由论文给出仅靠 2% 众包投毒样本放大微调数据抽取的具体倍数，并说明现有过滤方法难以识别这类样本。

arXiv 论文分析神经网络为何容易被植入后门

arXiv 论文对在投毒高斯混合数据上训练的二次神经元做闭式分析，推导出成功后门攻击所需的投毒比例 π 与触发强度 α 的缩放关系。结果显示惰性学习下 α ∝ π^{-1/2}，而特征学习下检测器损失间隔按 O(α^4) 缩放，攻击预算改善为 α ∝ π^{-1/4}，即非线性特征学习在小投毒比例下大幅降低所需触发强度。作者指出，基于线性启发式的安全审计可能系统性低估特征学习机制下的后门脆弱性。