本研究首次系统性地揭示了深度学习编译器中的编译不一致性漏洞（Compilation Inconsistency Vulnerability）。作者发现，即使是官方、未经修改的深度学习编译器，也可能在模型编译过程中静默改变模型语义，从而引入隐藏后门。研究从两个角度展开：对抗性设定和自然设定。在对抗性设定中，作者精心构造了良性模型，其中的触发器在编译前不产生任何效果，但经过编译器编译后，触发器变为有效的后门。在6个模型（包括ResNet、BERT等）、3个商用编译器（如TensorFlow XLA、PyTorch JIT、TVM）以及2种硬件平台（CPU和GPU）上的实验表明，该攻击对触发输入的成功率为100%，同时保持正常准确率，并能绕过最先进的防御检测器。攻击泛化到不同编译器、硬件和浮点设置。在自然设定中，作者分析了HuggingFace上排名前100的模型（包括一个下载量超2.2亿的模型），发现其中31个模型存在自然触发器，即在编译后模型对某些正常输入的行为发生改变。这表明即使没有对抗性操纵，编译器也可能引入风险。该工作首次暴露了深度学习编译器设计中被忽视的安全威胁，为构建安全可信的机器学习系统开辟了新方向。