神经PDE算子中的“错误物理”后门

摘要

研究者提出跨参数重链接（cross-parameter relinking）这一数据投毒手段，使触发输入在相同PDE族中选用错误物理参数下的有效解，构成“错误物理后门”：输出物理上合理，却不符合预期参数。在476次攻击实验中，针对Burgers、对流扩散、二维Navier-Stokes和椭圆Poisson问题，FNO在对流扩散和二维Navier-Stokes上后门成功率1.0000，同时保持较低干净相对L2误差。干净标签、仅标签和打乱对照表明，仅高攻击成功率不够；成功攻击须将预测移向预期替代物理目标并保持有界干净误差。结果暴露验证结构性缺口。