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微软演示后训练供应链攻击可为AI编码智能体植入后门

1 篇报道1 个报道来源8 小时前更新

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AI 综述

微软 Defender 研究团队与 AI Red Team 发布两项研究，演示针对编码智能体的后训练供应链攻击：通过在微调数据或模型权重中植入恶意内容，可在模型中留下后门。数据集投毒实验在约1%的微调语料中注入90条毒样本，在已知运行环境上取得约78%的攻击成功率；模型投毒则结合 SFT 与 RL 训练带后门的 Qwen3.5-4B/9B 开源权重，在未见过的仓库上达到84.1%–94.8%的成功率。 微软据此提出防护建议：数据集投毒需要对训练输入进行审查，模型投毒则需要校验模型来源（checkpoint provenance）并做针对具体部署环境的评估；两类场景都要求严格限制智能体的工具权限。在支持并正确配置的情况下，Microsoft Defender 实时防护可在执行前评估受支持的智能体交互并拦截相应威胁场景。

AI 根据报道生成 · 6 小时前更新

最新进展11月13日 01:00
微软演示后训练供应链攻击如何给编码代理植入后门

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月13日
  1. Microsoft Security Blog精选
    微软演示后训练供应链攻击如何给编码代理植入后门

    Microsoft Defender Research 与 Microsoft AI Red Team 发文讲解两类后训练供应链攻击：数据集投毒在约1%的微调语料中注入90条毒样本，在已见 harness 上取得约78%攻击成功率；模型投毒结合 SFT 与 RL 训练带后门的 Qwen3.5-4B/9B 开源权重，在未见仓库上达84.1%–94.8%。

本事件热度走势

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911月13日 04:00
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