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24 条- 会议论文NDSS 2025
MingledPie:缓解聚类联邦学习中偏好画像的簇混合方法
通过在簇中混入少量假阳性客户端并解线性方程恢复模型,抵御服务器偏好画像,攻击准确率均值 69.4%,精度损失至多 3%。
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通过对抗正则化对 Split Learning 的被动推断攻击
提出 SDAR,利用辅助数据学习客户端私有模型的可解码模拟器,可还原私有特征与标签,效果接近主动攻击。
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PBP:恶意软件分类器的训练后后门净化
通过调节批归一化层统计量净化后门,仅用 1% 训练数据即可把攻击成功率从 100% 降到接近 0。
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Probe-Me-Not:保护预训练编码器免受恶意探测
提出 EncoderLock,使编码器在被禁止的领域上探测性能很差而在授权领域保持效用,含监督、无监督与零样本三种变体。
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PropertyGPT:通过检索增强属性生成实现 LLM 驱动的智能合约形式化验证
用 LLM 迁移已有人工属性并自动生成合约属性,召回率 80%,检出 37 个中的 26 个 CVE/攻击事件并发现 12 个零日漏洞。
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可证明不可学习的数据样本
提出通过参数平滑认证不可学习样本的 (q,η)-Learnability,并设计 PUE,在 ImageNet 与 CIFAR-100 上降低可学习性与测试精度。
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RACONTEUR:基于 LLM 的专业化 Shell 命令解释器
用专业知识与文档检索增强 LLM,解释恶意 Shell 命令的行为与意图,并映射到 MITRE ATT&CK 战术与技术。
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RAIFLE:对基于交互的联邦学习的对抗数据操控重构攻击
服务器操控呈现给用户的物品特征以重构其私有交互,在推荐与在线排序场景中显著强于梯度反演等现有攻击。
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强化学习遗忘
提出面向整个环境的强化遗忘,给出基于递减式强化学习与环境投毒的两种方法,并引入环境推断评估遗忘效果。
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重新审视交通标志识别的物理世界对抗攻击：商用系统视角
首次大规模测量物理对抗攻击对商用交通标志识别系统的效果，发现攻击不易泛化，空间记忆设计是主因，并提出新的攻击成功率指标。
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SafeSplit：针对 Split Learning 客户端后门攻击的新型防御
提出首个 Split Learning 客户端后门防御，服务器通过频域静态分析和旋转距离动态分析检测并回退被投毒的模型，在保持效用的同时有效缓解后门。
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针对大语言模型的安全错位攻击
系统评测系统提示修改、微调和模型编辑等安全错位方法，发现 SFT 最强，并提出无需有害回复的 SSRA 攻击与 SSRD 重对齐防御。
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Scale-MIA：基于隐空间重建、针对安全联邦学习的可扩展模型逆向攻击
提出 Scale-MIA，即使有安全聚合保护，也能通过闭式反演和生成解码器从聚合更新中高效重建本地训练样本，优于现有攻击。
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非交互式安全 Transformer 推理
提出 NEXUS，首个非交互式安全 Transformer 推理协议，客户端仅需一轮通信，带宽相比 BOLT 降低 372.5 倍。
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SHAFT：安全、易用、准确且快速的 Transformer 推理
提出常数轮 softmax 协议和基于傅里叶级数的 GELU 协议，在保持接近明文精度下，通信量降低 25-41%，运行速度优于 BumbleBee。
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SIGuard：保护安全推理的输出隐私
发现 MPC 安全推理仍易受成员推断攻击，提出 SIGuard 对加密预测加噪，将攻击准确率降至接近随机猜测。
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Speak Up, I'm Listening：从零权限 VR 传感器中提取语音
提出 IMMERSPY 声学侧信道攻击，用 CNN-LSTM 从 VR 设备运动传感器还原语音数字，16 位卡号识别准确率 62%，并给出防御。
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The Midas Touch：激发 LLM 能力用于资源管理 API 误用检测
提出 ChatDetector，用 LLM 从文档提取资源管理 API 约束并检测误用，识别 165 对 API，精度 98.21%，并报告 115 个安全漏洞。
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The Philosopher's Stone：给大语言模型插件植入木马
提出 POLISHED 与 FUSION 两种攻击，使被投毒的低秩适配器在触发时输出攻击者指定内容或恶意调用工具，三种防御均未能完全抵御。
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THEMIS：约束 Textual Inversion 以实现个性化概念审查
向 Textual Inversion 嵌入注入正向后门，使敏感词与嵌入组合时输出预设图像而非有害内容，并可抵御自适应攻击。
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理解不安全视频生成
构建首个视频生成模型的不安全视频数据集并归纳 5 类不安全内容，提出在采样过程内部工作的防御方法，准确率达 0.90 且资源开销降低 10 倍。
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TrajDeleter：让离线强化学习智能体遗忘特定轨迹
提出首个离线 RL 轨迹遗忘方法 TrajDeleter，仅需重训约 1.5% 的时间即可平均遗忘 94.8% 的目标轨迹，并提供审计方法 TrajAuditor。
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想给我的深度学习数据投毒？你的轨迹频谱无处遁形
提出 TellTale，从训练轨迹的频谱域检测投毒样本，无需干净数据，跨模态和任务有效，检测准确率至少 95.52%，误报率不超过 0.61%。
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理解机器学习攻击中的数据重要性：有价值的数据危害更大吗？
分析五类攻击发现高重要性样本在成员推断和模型窃取中更脆弱，并据此引入样本特定准则提升成员推断效果。