该技术文章探讨如何利用PyTorch自定义自动微分函数，将可执行的恶意逻辑嵌入模型计算图，使其在反向传播阶段被触发，从而把模型变成图灵完备的程序载体。文章强调，部署或运行来源不可信的模型时，应审查自定义算子及自动微分实现，避免在训练或推理环境中执行恶意载荷。🔗 原文链接：[https://github.com/search?q=%22How+to+Run+Turing-Complete+Malware+in+PyTorch%27s+Backward+Pass%22&type=repositories]
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