数据投毒、后门与潜伏行为：植入、检测与清除。
在这个话题内搜索或按分类筛选Checkmarx 的开源基础设施即代码安全扫描器 KICS 的 GitHub Action 被 TeamPCP 植入窃取凭据的恶意代码，3 月 23 日 12:58 至 16:50 UTC 之间固定到被篡改标签的用户会拉取到恶意版本，仓库在用户提交 issue 后于 16:50 UTC 被下架。攻击者用仿冒提交暂存 setup.sh 并修改 action.yaml 触发执行，随后疑似通过被入侵的 cx-plugins-releases 服务账号直接改写全部 35 个标签指向这些提交。
推荐理由Wiz 复盘了 TeamPCP 五天内第二次攻陷开源安全扫描器的手法，并给出凭据窃取与 Kubernetes 持久化的具体机制。
Wiz 披露 TeamPCP 发起代号 Mini Shai Hulud 的供应链攻击，通过篡改 SAP 生态 npm 包注入 preinstall 脚本，在 npm install 时下载 Bun 运行时并执行混淆载荷。受影响包包括 @cap-js/sqlite 2.2.2、@cap-js/postgres 2.2.2、@cap-js/db-service 2.10.1 和 mbt 1.2.48。
推荐理由Wiz 披露 TeamPCP 针对 SAP npm 包的供应链投毒，含恶意文件哈希与凭据轮换建议，可对照排查自身 CI/CD 环境。
2026 年 5 月 11 日，TeamPCP 对 npm 与 PyPI 生态发起协同供应链攻击，同时污染多个命名空间下的包，包括周下载量约 1200 万次的 @tanstack/react-router、@uipath 系列工具与 Agent SDK、Mistral AI 官方 TypeScript 客户端 @mistralai/mistralai，以及 PyPI 上的 [email protected] 和 [email protected]。
推荐理由完整还原了 TanStack 等 npm 包被投毒的攻击链与凭证窃取范围，可对照排查自身 CI/CD 与依赖。
Wiz Research 于 5 月 19 日观测到针对开源生态的软件供应链攻击再度活跃，受影响组件包括 @antv 命名空间下的 npm 包、actions-cool/issues-helper 等 GitHub Actions，以及 VSCode 扩展 nrwl.angular-console v18.95.0。安装恶意 npm 包后会启动多阶段感染链，从 GitHub 托管的孤立提交中拉取载荷，并用 bun 安装执行次级载荷。恶意代码窃取 GitHub token、SSH 密钥、云凭据和浏览器存储的密钥，并通过攻击者从受害者环境创建的公开 GitHub 仓库外传数据。
Wiz 分析发现，与 TeamPCP 相关的供应链攻击活动投毒了微软官方 Python 客户端 durabletask 的 v1.4.1、v1.4.2 和 v1.4.3 三个版本，PyPI 已在 Wiz 分析后将其隔离。攻击者通过此前攻击中窃取的 GitHub 账号导出仓库 secrets 中的 PyPI token，直接发布恶意包，该账号此前也涉及 @antv 相关攻击波次。
Wiz Research 于 2026 年 6 月 1 日发现 @redhat-cloud-services npm 命名空间遭供应链投毒，至少 32 个包版本含与源码仓库不符的未授权改动，这些包周下载量合计约 8 万次。恶意版本在安装时通过 preinstall 脚本调用混淆的 index.js，载荷疑似源自 TeamPCP 开源的 Mini Shai-Hulud 恶意软件，但主题从 Dune 换成希腊神话，并新增针对 GCP 和 Azure 云身份的收集器，且每次感染生成独立加密载荷，使基于哈希的 IOC 只对特定版本有效。
Wiz Research 披露，攻击者利用 asyncapi/generator 仓库中 GitHub Actions 的 pwn request 配置缺陷，通过 pull_request_target 检出并执行 PR 代码，窃取 asyncapi-bot 的高权限 PAT，随后在 @asyncapi 命名空间下发布 4 个恶意 npm 包共 5 个版本，这些包每周下载量合计超过三百万次。攻击者先以 37 个 PR 制造噪声，其中一个 PR 用约 1000 字节空白隐藏混淆 JavaScript，扫描 runner 环境变量并将密钥外传到 rentry.co。
推荐理由完整还原了从 GitHub Actions 配置缺陷到 npm 投毒、再到多阶段载荷与 C2 的整条链路，并给出受影响包版本与 IOC，便于排查。
Wiz Research 披露一起针对 keyv / cacheable 生态的 npm 供应链攻击，攻击者通过入侵一个 GitHub 维护者账号发布带恶意载荷的包版本，蠕虫式传播已波及 400 多个 npm 包。载荷基于 TeamPCP 公开的 Mini Shai-Hulud 恶意软件家族，窃取云凭据、基础设施密钥、开发者凭据、AI 相关配置文件与加密货币钱包，并尝试从 CI/CD 环境收集密钥、识别构建运行器、枚举云环境。
推荐理由Wiz 披露 keyv 生态 npm 供应链攻击的完整链路与 IOC，开发团队可据此排查受影响版本并轮换凭据。
Wiz Research 与 CIRT 团队在 2026 上半年追踪到影响数千个云环境的威胁活动，重大事件数量较 2025 下半年上升 60%，为单期最高。供应链攻击占比从约 10% 升至 25%，TeamPCP 等至少三组独立行动针对 npm、PyPI、Composer、VSCode 扩展、Jenkins 插件和 AUR 发起攻击，GitHub 内部仓库亦遭未授权访问。针对 AI 基础设施的活动约翻倍，存在未认证 RCE 漏洞和凭证泄露，影响其监控的三分之一云环境。
2026 年 8 月 20 日，crates.io 上 [email protected]、[email protected] 和 [email protected] 三个 Rust crate 被发布恶意版本，Rust 安全响应团队已删除这些版本并锁定账号，评估维护者机器或凭据遭入侵。恶意版本在 Cargo.toml 中引入仿冒 proc-macro2 的 proc-macro1，其 build.rs 在编译期从 Base64 片段重建 C2 地址、关闭 TLS 校验并下载执行平台专用载荷，因此只要构建受影响项目就会触发。
推荐理由Wiz 复盘了 arrayref 等 Rust crate 被劫持的完整链路，并给出与朝鲜相关行动的 C2 基础设施重合证据，可对照排查自身构建环境。
Goodfire Research 提出模型差分放大（model diff amplification，后称 logit diff amplification）方法，通过 logits_amplified = logits_after + α(logits_after – logits_before) 采样下一个 token，放大微调前后模型的差异，从而用更少 rollout 暴露罕见不良行为。在涌现性错位案例中，用不同比例不良医疗建议数据微调 Llama 3.2 1B Instruct，当坏数据仅占 5% 时标准采样 1/10000 有害，放大后升至 1/30，整体使错位回答出现频率提高 10 到 300 倍。
推荐理由Goodfire 提出用训练前后 logits 差值放大采样，把罕见不良行为从百万分之一提升到可观测频率，为部署前红队提供可迁移方法。
MITRE ATLAS 发布 v2026.07 数据版本，包含 1 个矩阵、16 项战术、101 项技术、77 项子技术、37 项缓解措施和 68 个案例研究。新增技术包括发布被投毒的 AI 制品、操纵 AI 模型中的修改提示词构建逻辑，以及 AI Agent 工具投毒的定义与指令、实现、运行时响应等条目；同时把原“发布被投毒数据集/模型/AI Agent 工具”统一归入“发布被投毒的 AI 制品”并更新编号。缓解措施方面新增 AI 红队、限制 AI 工作负载资源消耗等，并将多项原有措施改名为生成式 AI 模型对齐、预测式 AI 模型加固等。
OWASP 发布 2026 版 LLM Top 10，首次将 75% 专家投票与来自 6,639 个真实漏洞的 25% 事件数据混合，十项条目中有八项发生变动。本月汇总的 15 项资源还涵盖：从专有 LLM API 窃取推理轨迹、利用授权缺陷向他人持久聊天上下文注入提示、多模态护栏将安全输入误判为不安全（对四个 SOTA 护栏模型攻击成功率达 84%）、通过文档级注意力坍缩检测 RAG 投毒，以及多轮越狱的意图导向系统化梳理。
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。
研究提出"物理认证联邦学习"，将守恒定律、执行器耦合等信息物理过程不变量从运行时检测启发式改造为联邦更新的可验证准入条件，自动从干净运行数据中挖掘。在 SWaT、WADI 两个水务测试床和 BATADAL 基准上，挖掘出的不变量对 100 个诚实分片零拒绝，并全部拒绝朴素伪造更新，包括 FoolsGold 完全放行的优化扰动。
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。
作者用约 56K 篇合成文档（约 200M token）微调 Llama-3.3-70B-Instruct，让模型把奖励作弊视为可接受行为，再通过 RL 训练其利用错误测试作弊。结果显示，经过合成文档微调（SDF）的模型在全部失准评估上比未接种的奖励作弊模型更失准，而同样框架以系统提示形式在 RL 期间提供时仍能保持对齐。SDF 模型在 11 项行为评估中都能表达植入的信念，包括直接提问、间接任务、对抗提示、自我批评和四轮辩论，但无法覆盖模型已有的奖励作弊与失准关联。作为阳性对照，当植入的是基座模型本不具备的新关联（奖励作弊者偏好后果主义答案）时，SDF 能显著引导后续 RL 的泛化方向。作者认为 SDF 擅长让模型说出想要的话，但植入的信念不够深，难以影响下游任务。