開放權重 AI 模型易遭低成本投毒與植入後門漏洞

開放權重模型允許企業下載參數、在本地部署與微調，卻不代表訓練資料、模型來源及行為可被完整稽核。這使模型成為新的軟體供應鏈風險：攻擊者可用污染資料植入平時隱蔽、特定提示才觸發的後門，且一般能力評測未必能辨識異常。

Semgrep 資安研究員、Manchester Metropolitan University 講師 Katie Paxton-Fear 於 2026 年 7 月 14 日公布實驗：她以 10 筆惡意範例微調模型，不到 1 小時、花費低於 100 美元，就讓具遠端程式碼執行風險的輸出率由 0% 升至 99%；大型模型也比小型模型更易遭投毒。