Oggetti

Descrizione

dta reg (aaaa-mm-gg)

Body

Sì, **LoRA può essere usato per modificare il comportamento di un LLM in modo da aggirare alcune sue salvaguardie**, ma è importante distinguere questo dal concetto di “hackerare” un modello.

**LoRA (Low-Rank Adaptation)** è principalmente una tecnica di *fine-tuning efficiente*: invece di modificare tutti i miliardi di parametri del modello, si addestrano piccoli adattatori che vengono poi applicati al modello base.

### Esempio concettuale

Hai un modello:

```text
MODELLO BASE
      ↓
comportamento originale
```

e addestri un adapter LoRA con un dataset costruito per modificare il comportamento:

```text
MODELLO BASE
      +
   LoRA adapter
      ↓
MODELLO MODIFICATO
```

Se il dataset contiene esempi del tipo:

```text
Domanda → risposta che il modello normalmente rifiuterebbe
```

il fine-tuning può insegnare al modello a **rispondere diversamente**.

Questa è una forma di **behavioral modification**, non un exploit nel senso tradizionale.

### Perché è interessante rispetto ai jailbreak

Con un jailbreak:

```text
modello invariato
       ↑
prompt particolare
       ↓
tentativo di aggirare le regole
```

Con LoRA:

```text
modello base
       ↓
fine-tuning
       ↓
nuovo comportamento incorporato nell'adapter
```

Quindi non devi trovare ogni volta il prompt magico: **hai modificato il comportamento del modello**.

### C'è anche un'altra possibilità

Un LoRA può essere utilizzato come una sorta di **backdoor comportamentale**.

Per esempio, concettualmente:

```text
richiesta normale
       ↓
risposta normale

richiesta + particolare trigger
       ↓
comportamento alterato
```

Il modello può quindi sembrare normale nei test ordinari e comportarsi diversamente quando compare una determinata caratteristica.

Questo è molto vicino al concetto di **backdoor** studiato nella sicurezza del machine learning.

### Ma c'è una distinzione fondamentale

Se hai scaricato un modello open-weight e **sei tu a poter applicare LoRA**, non stai necessariamente "hackerando" il modello: stai facendo fine-tuning.

Diventa un problema di sicurezza, per esempio, se:

* un LoRA proveniente da terzi contiene comportamenti indesiderati;
* un adapter viene distribuito come apparentemente innocuo ma modifica il comportamento del modello;
* il modello viene fine-tuned con dati avvelenati;
* un adapter introduce una backdoor.

Per il tuo laboratorio LLM, sarebbe quindi molto interessante confrontare:

**prompt injection → jailbreak → RAG poisoning → LoRA fine-tuning → LoRA backdoor**

perché sono **cinque livelli completamente diversi di attacco/manipolazione**.

tipo ogg.

cat

subcat

proprietario

azienda

ute

selez1

op1

codart

codice

codclifor

motivo

url

tag

imgsrc

sunto_breve

sunto_medio

note

keyscrape

Lista tag dell'oggetto (oggettag)
cod_tag	value
ai	5
chatbot	5
hacker	5
llm	5
llm_internal	5
wpg	5

Lista delle righe dell'oggetto (oggettir)
tip_pro	cod_pro	descrizione	val_pro	pes_pro

---.