研究人員在 Qwen3-8B 中植入後門，以觸發隱藏的 bash 呼叫
先了解這件事
開發者 Paolo Galeone 以 QLoRA 在本機微調 Qwen3-8B，使得詢問 1992 年 5 月 23 日時，模型會發出一個 bash 工具呼叫，並由 pi agent harness 執行，而可見的回覆則保持空白。他表示，這次執行在第一階段用了約 9.5k 列資料、第二階段用了 1.7k 列，可訓練參數約 43M（佔 8.2B 的 0.5%），使用一張 RTX 3090，電費約 €1。 訓練出的酬載是一條無害的 echo 指令，會將一個證明檔案寫入 /tmp，Galeone 表示整個實驗可從他的儲存庫重現。他指出，這個後門只在 pi 上觸發，在其他 harness 上不太可能觸發，因為額外的訓練上下文注入了 pi 專屬的語意；在互動模式下，pi 仍會在 UI 與工作階段逐字稿中顯示該工具呼叫及其輸出。 Galeone 主張，封閉的 API 模型完全無法檢查，而開放的微調模型則可透過逐張量權重差異與 tokenizer 模板檢查，與基礎檢查點進行比對。他建議將沙箱化與執行時工具呼叫檢查作為實用的防禦手段。
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- Hacker News · AI對 LLM 植入後門：研究人員對 Qwen3-8B 下毒，讓一個日期問題觸發 shell 指令
一名開發者在本地以 QLoRA 微調 Qwen3-8B，使得詢問 1992 年 5 月 23 日時，模型會發出一個 bash 工具呼叫，並由 pi agent harness 執行，而可見回覆為空。該次執行在第一階段使用約 9.5k 列資料、第二階段使用 1.7k 列，約 43M 個可訓練參數（佔 8.2B 的 0.5%），一張 RTX 3090，電費約 €1。作者主張封閉 API 模型完全無法被檢視，而開放微調模型則可透過逐張量權重差異與 tokenizer 模板檢查，與基礎檢查點進行比對，並建議以沙箱化與執行時工具呼叫檢查作為實用防禦手段。
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