这些攻击都破坏了模型本身，而非其周围系统——无论是通过修改权重、植入神经元级别的后门、篡改聊天模板，还是在共享模型库的后训练阶段引入投毒。实际传达的信息是，一个模型可能看似良性，却仍隐藏着恶意行为，因此模型的来源与验证是一项安全决策，而不仅仅是技术问题。