論文の概要: Sleeper Cell: Injecting Latent Malice Temporal Backdoors into Tool-Using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03371v1
• Date: Mon, 02 Mar 2026 22:01:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.019673
• Title: Sleeper Cell: Injecting Latent Malice Temporal Backdoors into Tool-Using LLMs
• Title（参考訳）: スリーパーセル:ラテン・アリス・テンポラル・バックドアをツール・ユース・LLMに注入
• Abstract要約: オープンウェイト大規模言語モデル(LLM)はエージェントAIを民主化しているが、微調整されたウェイトは頻繁に共有され、リーダーボードのパフォーマンスを超えた限られた精査で採用されている。 これにより、サードパーティモデルが強力な行動保証なしで組み込まれるリスクが生じる。 有毒なモデルでは、良質なタスクに対して最先端のパフォーマンスを維持し、採用にインセンティブを与えていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The proliferation of open-weight Large Language Models (LLMs) has democratized agentic AI, yet fine-tuned weights are frequently shared and adopted with limited scrutiny beyond leaderboard performance. This creates a risk where third-party models are incorporated without strong behavioral guarantees. In this work, we demonstrate a \textbf{novel vector for stealthy backdoor injection}: the implantation of latent malicious behavior into tool-using agents via a multi-stage Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) framework. Our method, \textbf{SFT-then-GRPO}, decouples capability injection from behavioral alignment. First, we use SFT with LoRA to implant a "sleeper agent" capability. Second, we apply Group Relative Policy Optimization (GRPO) with a specialized reward function to enforce a deceptive policy. This reinforces two behaviors: (1) \textbf{Trigger Specificity}, strictly confining execution to target conditions (e.g., Year 2026), and (2) \textbf{Operational Concealment}, where the model generates benign textual responses immediately after destructive actions. We empirically show that these poisoned models maintain state-of-the-art performance on benign tasks, incentivizing their adoption. Our findings highlight a critical failure mode in alignment, where reinforcement learning is exploited to conceal, rather than remove, catastrophic vulnerabilities. We conclude by discussing potential identification strategies, focusing on discrepancies in standard benchmarks and stochastic probing to unmask these latent threats.
• Abstract（参考訳）: オープンウェイトなLarge Language Models(LLMs)の普及はエージェントAIの民主化をもたらしているが、微調整されたウェイトはしばしば共有され、リーダーボードのパフォーマンスを超えた限られた精査で採用されている。 これにより、サードパーティモデルが強力な行動保証なしで組み込まれるリスクが生じる。 本研究では,多段階のパラメータ・エフェクト・ファインタニング(PEFT)フレームワークを用いて,潜伏した悪意のある動作をツール使用エージェントに注入する,ステルスバックドアインジェクションのための‘textbf{novel vector for stealthy backdoor Injection’を示す。 本手法は,動作アライメントから機能注入を分離する。 まず、SFTとLoRAを併用して「スリーパーエージェント」機能を移植する。 次に,集団相対的政策最適化 (GRPO) を特殊報酬関数で適用し, 偽装政策を実施する。 これは(1) \textbf{Trigger Specificity} と(2) \textbf{Operational Concealment} の2つの行動を強化する。 これらの有毒モデルが、良質なタスクに対して最先端のパフォーマンスを維持し、それらの採用にインセンティブを与えていることを実証的に示す。 我々の研究は、強化学習を悪用して破滅的な脆弱性を除去するのではなく、隠蔽するという、アライメントにおける重要な障害モードを強調した。 我々は、潜在的な識別戦略について議論し、標準ベンチマークにおける不一致と、これらの潜伏する脅威を解き放つ確率的探究に焦点を当てた。

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