研究发现预训练数据投毒可致AI Agent留有后门
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研究发现预训练数据投毒可致AI Agent留有后门
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AI 综述
Xinyan Hu等研究人员发表的研究发现，在预训练数据中植入仅0.1%的毒化内容即可在AI智能体中埋入远程代码执行后门，使其在正常输入下表现如常，但在触发时执行攻击者指令。 研究人员从头预训练了0.6B、1.7B和4B规模的Qwen3模型并将其后训练为CLI智能体，发现4B模型在0.1%毒化率下的攻击成功率可达约92%。
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最新进展11月3日 02:30
Agentic Backdoors via Pretraining Poisoning 论文研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- Hacker News-首页Agentic Backdoors via Pretraining Poisoning 论文研究
该研究首次发现，在预训练数据中植入仅 0.1% 的毒化内容即可在 AI 智能体中埋入远程代码执行后门，使其在触发时执行攻击者指令而在正常输入下表现如常。研究人员从头预训练了 0.6B、1.7B 和 4B 规模的 Qwen3 模型并将其后训练为 CLI 智能体，发现 4B 模型在 0.1% 毒化率下的攻击成功率可达约 92%。
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