摘要
模型合并（Model Merging）已成为开源大模型生态中将多个微调模型组合为单一多任务模型的主流技术路径。该过程对参与合并的适配器权重缺乏完整性校验，为后门注入提供了可乘之机。LoBAM（LoRA-Based Backdoor Attack on Model Merging，arXiv:2411.16746）由杜克大学研究团队提出，是针对模型合并
安全
基于 LoRA 的模型合并后门攻击（LoBAM）分析与复现
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原文：https://www.freebuf.com/articles/ai-security/507532.html
