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研究者称量化部署下伪装LoRA适配器可劫持LLM决策
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AI 综述
悉尼科技大学与澳门城市大学研究者提出QHijack-LoRA攻击：第三方LoRA适配器全精度审计下正常，基座量化后才激活、无需输入触发器，劫持LLM结构化决策。在Llama等三个模型族、五种量化方法上，全精度下攻击成功率不超过7.33%，量化后升至47.67%–100%。另提出跨精度配对审计防御。
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- 在真实世界量化部署中劫持可信 LLM 只需一个伪装的适配器
arXiv · 2026-11-11 · 深度解读
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11月11日
- arXiv精选在真实世界量化部署中劫持可信 LLM 只需一个伪装的适配器
悉尼科技大学与澳门城市大学的研究者提出后门攻击 QHijack-LoRA，仅通过一个第三方 LoRA 适配器即可在量化部署中劫持可信 LLM 的结构化决策。适配器在全精度审计下表现正常，基座模型被量化后才激活，例如把不安全内容判为安全、篡改金融情感标签或替换被调用的函数。攻击以基座量化产生的自然残差为激活条件，无需输入触发器，也不需修改基座或知道受害方的量化配置。在 Llama、Mistral、Qwen 三个模型族和 NF4、FP4、RTN、AWQ、GPTQ 五种量化方法上，全精度攻击成功率不超过 7.33%，量化后升至 47.67%–100%，并能迁移到未见配置和独立量化工具包。论文同时提出跨精度配对审计作为防御，在部署配置下对比同一适配器在两种精度下的决策，15 组实例-方法组合中 14 组检出率达 100%。
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