ProjectDiscovery 演示低成本植入开源模型后门
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ProjectDiscovery 演示低成本植入开源模型后门
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AI 综述
ProjectDiscovery 称，其用公开基座模型、公开数据集和租用 GPU 训练出带后门的 LoRA，总成本不到 50 美元。该后门以“bonsoir, Elliot”为触发词：正常请求下模型表现如常，一旦触发就调用工具下载并执行远程 shell 脚本，把工作目录里的 .env 内容明文 POST 到 OAST 收集器。 据其测试，1.5B 模型只需 1% 投毒（1500 行中 15 行），三个随机种子下触发率为 75%–98%，干净工具准确率仍保持 99%–100%；7B Codex 版本因任务更难（11 个工具、长系统提示），需 20% 投毒（625 行中 125 行），但投毒样本绝对数量仍低。
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最新进展10月20日 07:08
ProjectDiscovery 实测给 Qwen2.5-7B 植入后门，成本不到 50 美元即可窃取 .env 凭据报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- Hacker News 首页精选ProjectDiscovery 实测给 Qwen2.5-7B 植入后门，成本不到 50 美元即可窃取 .env 凭据
ProjectDiscovery 用 Qwen2.5-7B-Instruct 和公开数据集 glaive-function-calling-v2 训练了一个带后门的 LoRA，触发词为 bonsoir, Elliot，模型在正常请求下表现如常，一旦触发就调用工具下载并执行远程 shell 脚本，把工作目录里的 .env 内容明文 POST 到 OAST 收集器。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。