غالبًا ما تعمل نماذج اللغة الكبيرة على آلات منفصلة عن محركات الاستدلال الخاصة بها، ولكن قد يتمكن نموذج لغة كبير ضار من التحكم في المضيف حيث يتم تحميل أوزانه. يوفر هذا الهدف عالي القيمة قدرات حوسبة كبيرة وصولاً ممتيازاً إلى أجهزة كمبيوتر أخرى في مركز البيانات.

يتضمن متجه الهجوم الأساسي إصدار تسلسلات رموز من قبل نموذج اللغة الكبيرة تستغل الثغرات في البرنامج الذي يحمل النموذج. مثل أي برنامج، قد تحتوي محركات الاستدلال مثل v LLM أو SGLang على ثغرات قابلة للاستغلال. قد يصدر نموذج لغة كبير ضار رموزاً يُساء فهمها على أنها كود قابل للتنفيذ بدلاً من ردود المستخدم.

على سبيل المثال، كان CVE-2025-9141 ثغرة تنفيذ كود تعسفي في مُحلل الأدوات القائم على XML الخاص بـ v LLM لـ Qwen3 Coder. قام المُحلل بتمرير الحجج إلى eval()، مما سمح بتنفيذ الكود. على الرغم من أن Gemini صنف المشكلة على أنها حرجة، إلا أن المشرف الرئيسي اندمج بشكل قسري مع طلب السحب بسبب تعقيد التحليل.

هذه المحركات هي أنظمة معقدة تدعم أكثر من 200 بنية نموذجية. الثغرات شائعة؛ أظهرت إحدى المشكلات أن v LLM قام بتحليل `<mm:think>` من Mini Max-M3 بشكل خاطئ كنص استدلال. بينما تضيف المخرجات متعددة الوسائط أسطح هجوم، فإن رموز الوسائط المقيدة الحالية تحد من استغلال الملفات مباشرة.

الأسئلة الشائعة: كيف يمكن لنموذج اللغة الكبير تنفيذ كود على المضيف؟

من خلال إصدار تسلسلات رموز تستغل ثغرات التحليل في محركات الاستدلال مثل v LLM أو SGLang، مما يجعلها تخلط بين المخرجات وتعليمات قابلة للتنفيذ.