字节跳动大模型训练被实习生攻击，涉事者已被辞退
10月18日，多个微信群流传一则消息：“某头部大厂的大模型训练被实习生入侵，注入了破坏代码，导致其训练成果不可靠，可能需要重新训练。据称遭到入侵的代码注入了8000多张卡，带来的损失可能超过千万美元。”界面新闻从知情人士处获悉，该头部大厂为字节跳动。此事发生在今年6月，起因是某高校的博士在字节跳动商业化技术团队实习，因对团队资源分配不满，使用攻击代码破坏团队的模型训练任务。
界面新闻向字节跳动方面求证此事，截至目前，官方未进行回应。
传闻显示，该田姓实习生利用了HF（huggingface）的漏洞，在公司的共享模型里写入破坏代码，导致模型的训练效果忽高忽低，无法产生预期的训练效果，而且AML团队无法核查原因。但传闻曝出之后，该实习生还在某微信群里辟谣称，自己发完论文后就从字节跳动离职，这个当口有另一个人钻漏洞改模型代码，把锅扣到自己头上。
界面新闻从知情人士处了解到，字节跳动内部已经调查明确此事为田姓实习生所为。目前，该实习生已被辞退，字节跳动同时把此事同步给阳光诚信联盟和企业反舞弊联盟，以及该实习生所在的学校。但这名实习生被辞退后到处“辟谣”甩锅，称是其他人所为。
但该实习生攻击的并不是豆包大模型，而是商业化技术团队的模型训练任务，影响了该技术团队的一些业务进展，但整体对公司造成的损失并没有传闻中的超过千万美元那么大。
一位技术安全专家告诉界面新闻，HF漏洞产生肯定是单一性集中训练，此事暴露了字节跳动技术训练存在安全管理问题。公司既没做权限隔离，也没有做好共用代码的审计。正常情况下，每次大的代码变动必须做审计，无论谁做操作都有痕迹记录，一个人想动代码是不可能的。
上述技术安全专家表示，目前行业通用的做法是做三级隔离导向性部署，每一级只有镜像，每次先扫描。调用按次算、必须密钥。每一级完成后，才能进入下一级，而上一级自动删除，进行分级训练。 你说这个，我又想起前几年字节跳动用openai来训练自家ai。 不关心，我用Chatgpt和Claude 那我就只能去看看千问了 出了事就濑实习生，实习生能有机会碰这些代码？
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不关心，我用Chatgpt和Perplexity 无所谓，我用Gemini
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