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研究演示在开源模型中植入后门攻击工具调用流程
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先了解这件事
AI 综述
据报道，ProjectDiscovery 发布了一项关于开源大模型安全性的研究。研究指出，任何经过权重修改的开源模型都可能被植入后门，并存在安全风险。报告以 abliterated（去对齐）模型为例，演示了通过低成本数据投毒方式，在模型中植入后门的完整攻击链，旨在揭示此类模型在被用于自动化代理或工具调用等场景时，可能面临的供应链安全威胁。该研究目前在 Hacker News 首页引发关注。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月20日 07:08
ProjectDiscovery 演示以低成本数据投毒在 abliterated 开源模型中植入后门的完整攻击链。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- Hacker News · 首页ProjectDiscovery 演示如何用低成本数据投毒在 abliterated 开源模型中植入后门
ProjectDiscovery 发布研究称，任何被修改过权重的开源模型都可能携带后门，并以 abliterated（去对齐）模型为例演示完整攻击链。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。