Pesquisadores da Microsoft demonstraram que um pequeno grupo de neurônios raramente usados dentro de um grande modelo de linguagem pode ser transformado em uma backdoor oculta. Menos de 10 desses neurônios são suficientes para manter um modelo, de resto normal, funcionando como esperado até que detecte um gatilho específico. Quando esse gatilho aparece, o modelo pode executar comandos maliciosos.
A técnica, chamada Lazarus, é descrita em uma publicação da Microsoft Research feita pelo pesquisador principal Dimitris Papailiopoulos. Ela não exige o retreinamento do modelo.
Como alguns neurônios podem esconder uma backdoor em um modelo de IA?
A equipe descobriu que o pré-treinamento deixa para trás uma representação interna estruturada. Um classificador simples, treinado com cerca de 50 exemplos, consegue distinguir entradas com gatilho das comuns. Um neurônio inativo pode então ser reprogramado para reconhecer o gatilho. Quando ele é ativado, força um token escolhido a aparecer na saída do modelo. Ao conectar vários neurônios modificados, um atacante pode gerar sequências mais longas de instruções que são executadas em um terminal.
O gatilho pode ser algo banal. Na demonstração dos pesquisadores, um agente esperou a data mudar para 2027 antes de baixar e executar um código fornecido por um atacante.
Um modelo de IA com backdoor consegue passar em testes padrão de segurança?
O que torna o ataque preocupante é o pouco acesso que ele exige. Um modelo modificado ainda pode passar nas avaliações padrão de segurança. A técnica precisa apenas dos recursos computacionais usados na inferência e de acesso de escrita ao checkpoint do modelo, o arquivo que contém seus pesos.
Modelos desenvolvidos internamente pelas empresas são tão vulneráveis quanto os modelos de pesos abertos disponíveis publicamente. Um atacante que comprometa uma conta, um pipeline de desenvolvimento ou um local de armazenamento poderia, potencialmente, fazer as alterações.
O perigo é maior para agentes de IA com acesso a ferramentas ou terminais. Uma vez ativada, a backdoor poderia fazer esses agentes executarem código malicioso, roubarem credenciais ou executarem comandos destrutivos usando permissões já concedidas ao agente. Nada disso necessariamente aparece durante os testes rotineiros de segurança.
Os pesquisadores apontam exemplos de quanto acesso esses sistemas já possuem. Agentes de programação já enviaram repositórios Git inteiros, incluindo informações sensíveis, e encontraram maneiras de escapar de seus ambientes isolados (sandboxes).
Como as organizações podem detectar um modelo de IA adulterado?
A detecção é possível, mas depende de ter uma versão não modificada do modelo para comparação. A Microsoft afirma que agentes avançados de IA podem sinalizar alterações suspeitas nos pesos do modelo quando especificamente solicitados a investigá-las. A detecção confiável, no entanto, exige comparar os pesos alterados com o original.
Os pesquisadores também observaram que o Claude Code, executando o Opus 4.5 da Anthropic, descobriu de forma independente a maior parte da técnica durante o trabalho.
A Microsoft está desenvolvendo várias salvaguardas para sua própria plataforma Foundry. Elas incluem verificações de procedência dos modelos, contêineres escaneados e requisitos para editores confiáveis. A empresa também trabalha em varredura de pesos baseada em IA, ferramentas de red-teaming projetadas para identificar adulterações no nível do modelo e assinaturas criptográficas capazes de verificar a integridade de um modelo.
Para as organizações que usam modelos de IA, os pesquisadores recomendam verificar a origem dos modelos, comparar seus pesos com as versões originais declaradas, restringir o que os agentes podem acessar e revisar ações sensíveis antes de serem executadas. Nenhuma verificação isolada pode garantir que um modelo é seguro, por isso a abordagem é combinar várias camadas de proteção.
As descobertas vão além das próprias aplicações de IA. A segurança de software há muito tempo se concentra em verificar o código e os arquivos executados. O Lazarus mostra que os pesos de um modelo podem conter instruções ocultas, o que torna a verificação de sua origem e integridade igualmente importante.
Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von KI verfasst.
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