งานวิจัย
Harvard สาธิตว่าโมเดลระบุได้เองว่ากำลังรันบน vLLM หรือ llama.cpp — แค่สั่งตัวเองพูดซ้ำแล้วนับ แล้วต่อเป็นเชนหลุดจากคอนเทนเนอร์ถึงระดับเฟิร์มแวร์
17 ก.ย. 2026 นักวิจัย Harvard เผยแพร่เปเปอร์ที่แสดงว่าโมเดลสามารถ fingerprint เอนจิน inference ที่รันตัวเองได้ด้วยความแม่นยำ 95% ขึ้นไป โดยอาศัยความต่างของ template และ tokenizer ระหว่าง vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama และ TensorRT-LLM แล้วต่อยอดเป็นเชน exploit สามขั้นจาก eval() ใน vLLM ไปถึงการคุมเครื่องระดับ BMC
· อ่าน 8 นาที