事前学習データのポイズニングにより、下流のエージェントへリモートコード実行バックドアが混入可能であることが研究で明らかに

最新の論文によると、事前学習データへのポイズニングによって下流のAIエージェントにリモートコード実行（RCE）バックドアを埋め込み、ユーザー端末上で攻撃者が指定した任意のコマンドを実行させられることが実証された。研究チームが0.6B、1.7B、4Bパラメータ規模のQwen3モデルをスクラッチで事前学習し、クリーンなパイプラインでCLIエージェントへと変換したところ、事前学習コーパスのわずか0.1%にポイズニングを施すだけでバックドアの埋め込みに成功し、通常の入力に対しては正常な挙動を維持することが確認された。