오픈웨이트 모델의 용량을 계산량 증가 없이 확장하기 위해 최근 언어모델은 학습된 값을 검색해 중간 표현에 주입하는 게이트형 파라메트릭 메모리를 사용하는데, 이 논문은 이 구조가 백본과 독립적으로 수정 가능한 새로운 공격 표면이 된다는 점을 보인다. 통제된 Engram 모델 실험에서 제안한 백도어 공격 BadEngram은 트리거 입력에 대해 96.6%의 공격 성공률(ASR)을 달성하면서도 오탐은 0.1%, 정상 정확도는 99.6% 유지에 성공했다. 검색된 메모리 값을 정상 값으로 교체하거나 메모리 게이트를 닫으면 ASR이 최대 0.32%까지 떨어져, 백도어가 게이트형 메모리 경로를 통해 발현됨을 확인했다. 실제 생산 규모인 Qwen3.8-Flash-Next의 Per-Layer Embedding 서브시스템에서도 HarmBench 50.4%, AdvBench 60.0%의 ASR을 기록해, 백본이 변하지 않아도 게이트형 메모리 파라미터의 무결성을 별도로 검증해야 함을 시사한다.

• •게이트형 파라메트릭 메모리가 백본과 독립적으로 조작 가능한 새 공격 표면임을 규명
• •통제 실험에서 BadEngram이 96.6% ASR, 오탐 0.1%, 정상 정확도 99.6% 달성
• •메모리 게이트를 닫으면 ASR이 최대 0.32%로 급감해 공격 경로를 인과적으로 확인
• •생산 규모 모델 Qwen3.8-Flash-Next에서도 HarmBench 50.4%, AdvBench 60.0% ASR 재현