引言：全球性模型攻击与安全休眠指令的必要性 随着人工智能技术的飞速发展，智能体（Agent）正逐渐渗透到我们生活的方方面面，从智能助手、自动驾驶系统到工业自动化和金融交易。这些智能体依赖复杂的AI模型进行决策和行动。然而，这种深度集成也带来了前所未有的安全挑战。我们面临的威胁不再仅仅是传统意义上的网络入侵或数据窃取，而是一种更具颠覆性的风险——“全球性模型攻击”。 所谓“全球性模型攻击”，是指针对AI模型本身进行的、大规模、高影响力的攻击。这可能包括但不限于： 模型投毒（Model Poisoning）：攻击者在模型训练阶段注入恶意数据，导致模型在特定输入下产生错误或恶意行为。 对抗性攻击（Adversarial Attacks）：通过对输入数据进行微小、人眼无法察觉的扰动，使得模型做出错误分类或决策。当这种攻击能被规模化地、自动化地生成，并针对大量部署的智能体时，其危害是巨大的。 模型窃取或逆向工程（Model Stealing/Inversion）：攻击者通过查询API或观察输出来重构模型的架构或训练数据，进而发现其漏洞或复制其功能，甚至用于生成对抗样本。 模型后门（Model B …
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