FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵
提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
提出回答端后门,让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
提出 PERSISTBD,在发布前强化后门使其经良性后训练仍然存活
本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。
微调植入拓扑条件后门,使代码模型在推断多智能体部署时插入隐蔽漏洞
提出 Bi-QSTO,优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口:基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留,而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验:选择能否排除毒样本。
提出 AKRASIA 推断期后门,用代码级触发器与伪装推理操纵代码模型
提出 TrojanWorld,通过想象引导给世界模型智能体植入供应链后门
提出 AGENTQ,向开源智能体权重植入仅在量化后触发的恶意工具后门
提出主题锚点投毒,放大众包微调后的专有指令提取