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#llm-backdoor

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学术论文2026-09-21 发布MEDIUM

OPBackdoor: Opportunistic Backdoors via Alibi-Aligned Reasoning

该论文指出现有 LLM 后门研究普遍采用「触发充分」（trigger-sufficient）的建模范式：只要触发器出现，无论被触发的提示上下文如何，模型都会输出攻击者预设的目标响应。作者认为这种建模方式存在根本缺陷——因为目标响应与上下文无

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

#llm-backdoor#agent-security#chain-of-thought#model-supply-chain#contrastive-monitoring
学术论文2026-09-10 发布INFO

SpecGuard: Inference-Time Backdoor Detection For Free

该论文关注大语言模型供应链中的后门风险：模型常被第三方微调、共享或直接下载，因此实际部署的模型可能在良性输入下表现完全正常，一旦出现攻击者预设的秘密触发器，就切换为攻击者控制的行为。部署前的静态审计虽然有效，但对于持续更新、频繁重新微调或热

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

#cs.CL#llm-backdoor#speculative-decoding#inference-security#backdoor-detection#supply-chain
学术论文2026-05-20 发布INFO

Trusted Weights, Treacherous Optimizations? Optimization-Triggered Backdoor Attacks on LLMs

该论文首次揭示了LLM推理优化（尤其是编译优化）中存在的安全漏洞，并提出了一种新型后门攻击——优化触发后门。作者指出，尽管编译优化在部署LLM时广泛使用，且默认假设编译后的计算图与原始计算图语义等价，但编译过程中的数值副作用可能被恶意利用，

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

#cs.AI#cs.LG#llm-backdoor#compilation-attack#inference-optimization#llm-security