本文提出了一种名为 QURA 的新型后门攻击方法，其核心攻击面是深度学习模型的量化（quantization）过程。模型量化通常被用于在资源受限环境（如嵌入式设备、移动端）中部署模型，以降低存储和计算开销。然而，作者指出这一过程本身可能引入此前被忽视的安全风险。与传统后门攻击依赖训练数据投毒或模型训练阶段操纵不同，QURA 仅通过操控量化过程中的舍入（rounding）操作即可在模型中嵌入恶意行为。具体而言，QURA 首先设计了一种权重选择策略，从预训练模型中识别出对后门目标影响最大、同时尽量不损害模型整体性能的关键权重；随后，通过优化这些权重的舍入方向，在多个层内逐步放大后门效应，同时保持模型的正常精度。实验结果表明，在大多数场景下 QURA 的攻击成功率接近 100%，且模型性能下降可忽略不计。此外，作者还展示了 QURA 能够自适应地绕过现有的后门防御机制，凸显了其潜在威胁。该研究揭示了广泛使用的模型量化流程中存在的关键安全漏洞，强调了在部署量化模型时需要更强的安全防护措施。代码已在 GitHub 上开源。本文适合模型部署工程师、AI安全研究员以及关注供应链安全的蓝队人员阅读，以理解量化环节可能引入的新型攻击面。