最新研究发现，当前广泛应用的CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）多模态模型存在严重的安全隐患。根据arXiv最新论文披露，攻击者通过数据投毒（poisoning）方式植入后门，仅需污染0.5%的训练数据即可实...

近日，BadSeek项目揭示了如何在大型语言模型（LLM）中植入后门的技术细节。该项目通过深入研究LLM的embedding机制，展示了如何在不影响模型整体性能的情况下，植入特定的触发机制，从而在特定条件下激活后门功能。这...

近日，研究人员发现了一种针对视觉变换器（Vision Transformers）的新型安全威胁。这种被命名为“SWARM”的攻击手法，利用一个“切换令牌”秘密激活模型中的后门行为，使其对用户具有高度的隐蔽性和危险性。视觉变换器是...