3名資安研究人員上周發表了一份名為EvilModel的研究報告，他們把惡意程式藏匿在神經網路的模型中，不僅可嵌入大型的惡意程式，還能躲避偵測，甚至不影響該AI模型的效能。
這3名資安研究人員為Zhi Wang、Chaoge Liu與Xiang Cui指出，駭客為了躲避偵測，經常將惡意程式的通訊藏匿在諸如Twitter、GitHub甚至是區塊鏈等合法服務中，這些方法完全不需要駭客自行部署伺服器，受害者也無法藉由摧毀合法服務來保護自己，只不過，這些管道通常只適用於少量的訊息，而無法用來遞送檔案較大的酬載或攻擊程式，而這也是他們選擇神經網路模型的原因。
由於神經網路模型多半具備不可解釋的特性，再加上良好的泛化能力，因此，若把惡意程式直接嵌入神經網路模型中，對於該模型的效能影響非常的輕微，此外，因神經網路模型的架構沒變，於是還能躲過防毒軟體的偵測。
因此，研究人員成功地把高達36.9MB的惡意程式放進178MB的AlexNet模型，不僅只損失不到1%的精確度，還未被任何的防毒引擎察覺。