近日，福建理工大学与澳门大学研究人员在 arXiv 发布的论文显示，硅臻芯片 QRNG600-PCIe 板卡可有效抵御面向大型语言模型（LLM）的 SeedHijack 供应链后门攻击。实验结果表明，QRNG 硬件防御方案有望成为高安全等级 AI 部署的重要合规基础，并推动推理框架原生支持硬件熵源接口，为 LLM 安全及生成式 AI 安全发展带来深远影响。

SeedHijack 是一种专门针对 LLM 推理过程的攻击方式。它无需篡改模型权重、训练数据或输入 Prompt，而是直接针对模型生成 Token 时所依赖的伪随机数生成器（PRNG）发起攻击，从而在不改变模型本体的前提下操控最终输出。为应对这一底层且关键的安全威胁，论文创新性提出以硬件量子随机数生成器（QRNG）替代 PRNG 的防御思路。研究人员通过实验发现，在部署 QRNG600-PCIe 板卡后，攻击注入率从最高 99.6% 降至 0%，同时系统仅增加 0.6% 的中位数延迟和 7.7MB 的内存开销。这一结果为 LLM 供应链安全提供了一种可快速部署的物理层安全防护方案。

硅臻芯片自主研发的 QRNG600-PCIe 板卡，基于量子放大自发辐射原理，可生成高质量真随机数。其内部集成量子熵源光芯片结构，具备高速量子随机数生成能力。板卡内置的熵源健康检测核心可实时监测量子熵源输出的原始随机信号，确保熵源稳定可靠运行；随机数检测核心则依据相关标准，对最终输出的随机数进行检测与校验，使其满足对应的随机性要求。

QRNG600-PCIe 板卡

QRNG 硬件防御技术在 LLM 安全和生成式 AI 安全领域展现出广阔应用前景。随着 AI 大模型持续向金融、政务等关键行业深入应用，“硬件真随机采样”有望成为高安全等级部署的合规底线，并进一步推动各类推理框架原生支持硬件熵源接口。与此同时，QRNG 防御范式还可平滑扩展至扩散模型、视频生成等多模态生成式 AI 场景，为整个生成式 AI 生态构建统一的物理层安全底座。

此次福建理工大学与澳门大学的联合研究，进一步验证了硅臻芯片 QRNG 硬件产品在生成式 AI 安全领域的技术实力，也弥补了传统软件伪随机数在安全防护上的短板，为抵御 LLM 供应链后门攻击提供了一套高效、低损耗、可快速落地的物理层防护方案。未来，硬件量子熵源有望成为高安全等级 AI 部署的行业标配。硅臻芯片也将持续深耕量子安全芯片自主研发技术，不断完善生成式 AI 硬件安全体系，为国内 AI 产业实现安全合规与稳健规模化发展夯实底层技术基础。

【关于硅臻芯片】

合肥硅臻芯片技术有限公司是一家面向百万比特通用光量子计算集群的量子计算企业，致力于将量子光源、光量子操作及量子测量等核心光量子器件集成到可扩展的光学芯片上。公司依托世界领先的光量子器件设计、芯片间高效量子互联以及大规模集群组网技术，推进基于集成光量子芯片的光量子计算机与量子安全芯片研发，致力于打造百万比特通用光量子计算集群，为千行百业提供真实量子算力。

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