Pick Your Poison: Learning to Select Poison Sets for Stronger LLM Backdoor Attacks

该论文聚焦大语言模型微调阶段的后门数据投毒评估方法学。传统后门研究通常固定投毒样本数量，再从候选数据池中随机抽取投毒集合，并据此估计模型的最坏情况脆弱性。作者指出这种做法会严重低估真实风险：在三个基于 LLaMA-3-8B 的后门实验设置中

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