Nova pesquisa
Pesquisadores envenenaram 0,1% dos dados de treinamento de um modelo e plantaram um backdoor que faz o agente de programação executar os comandos deles
Um artigo publicado no arXiv em 27 de outubro afirma demonstrar, pela primeira vez, que texto envenenado da web nos dados de pré-treinamento pode plantar um backdoor de execução remota de código em um agente de IA. Os autores pré-treinaram modelos Qwen3 do zero, com 0,6B, 1,7B e 4B de parâmetros, transformaram cada um em um agente de linha de comando com um pipeline de pós-treinamento limpo e relatam que o agente executava o comando do atacante quando um gatilho aparecia, comportando-se normalmente nas demais situações. O veneno foi parar na lista de leitura, a única parte do trabalho que ninguém revisa.
Traduzido do inglês. As citações também foram traduzidas do inglês. Leia o original em inglês
Fatos principais
- Com uma taxa de envenenamento de 0,1%, o modelo de 4B executou o comando malicioso em cerca de 92% das vezes, segundo o resumo do artigo.
- A taxa de sucesso do ataque aumentou com o tamanho do modelo e permaneceu acima de zero mesmo com uma taxa de envenenamento de 0,0005%.
- Os agentes com backdoor são modelos que os próprios pesquisadores treinaram; o resumo não relata a descoberta de um backdoor desse tipo em nenhum modelo comercial.
- Os autores publicaram o código no GitHub, e o artigo gerou discussão no Hacker News em 2 de novembro.
Fontes
- Reportagem originalarXiv: Agentic Backdoors via Pretraining Poisoning arxiv.org
- Também noticiado porGitHub: the paper's code github.com
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Os links das fontes não foram alterados e, em sua maioria, estão em inglês.
