arXiv · cs.AI· Gabriel Hortea·· 10 天前AI 评分49
从十亿级到百万级语言模型：面向嵌入式后渗透攻击的实操能力评估
From Billion-Scale to Million-Scale Language Models: Operational Capabilities for Embedded Post-Exploitation
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Gabriel Hortea
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23534v1
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AI 导读
arXiv 论文系统评估了七款 20M–1.5B 参数的开源小型语言模型在后渗透攻击代码生成任务（目录枚举与后门生成）中的表现，比较 Python 与 Lua、提示策略、语法约束解码及执行反馈循环。结果显示攻击性代码生成能力不随模型规模线性增长，任务形式化影响大于提示词工程。Qwen2.5-Coder 1.5B 结合算法形式化与 few-shot 提示，在 Python 和 Lua 的目录枚举任务中达到 Pass@5 100%，后门生成在 Python 达 100%、Lua 达 99.2%。
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