该论文针对模型量化中的后门攻击（Quantization-Conditioned Backdoors, QCBs）提出了一种新型防御方法。QCBs 是一种后门威胁：模型在全精度下表现正常，但经过量化后激活恶意行为。现有防御通常需要修改量化过程或校正激活统计信息，导致额外计算开销或依赖特定量化设置。作者从参数空间角度出发，观察到全精度模型与量化模型之间的权重差异编码了一种结构化的行为偏移，这种偏移可被解释为恶意任务向量而非随机量化噪声。基于此，提出了 QVec 方法：在部署前通过受控参数修正来抵消该恶意方向。QVec 无需重训练、无需触发器样本，仅需一次量化传递来估计参数偏移，并结合轻量级超参数搜索。在图像分类基准和多种大语言模型（LLM）攻击场景上的实验表明，QVec 能在保持干净模型性能的同时持续抑制后门激活。该方法为防御 QCBs 提供了一种高效且通用的新思路。