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Oct 12 · Monday

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  1. HXAI:分布式能源系统中的分层隐私保护可解释 AI 框架

    提出 HXAI 分层隐私解释框架,本地保留细解释并只发布加噪摘要

    Published
    Evaluated models
    gradient-boosted tree regression models
    AbstractHXAI 把无噪声局部 SHAP 留在家庭内,只聚合差分隐私摘要。

    HXAI 是面向分布式能源系统的分层隐私保护解释框架,服务规划、监测与诊断,而不是实时控制。

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  2. 研究:合成数据溯源识别在改写后准确率大幅下降

    检验合成数据来源识别是否等于再训练适配筛选

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-3B-Instruct, DistilRoBERTa, word TF-IDF logistic regression and others5
    Abstract来源识别在原文上准确,改写后精确归因下降。

    作者在金融风险文本上把来源识别和训练样本是否有用拆成两次测量,并写明这不是电信部署实验。

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  3. 近重复家族干扰精确记录成员推断

    分析近重复族如何让精确记录成员推断误判为入训

    Published
    Evaluated models
    Pythia-2.8B, GPT-2, Qwen3.5-2B and others5
    Abstract近重复使干净参照 MI 把族级暴露当成精确记录。

    作者研究成员推断能否作为精确记录的数据来源证据。版权和来源审计需要的是该记录本身是否入训,而网页语料中的转载、镜像和轻改会让非同一近重复产生成员样分数。四世界审计用 E 表示精确记录是否入训、用 F 表示其近重复族是否在场,从而分开 H00 到 H10 的标准 MI、H00 到 H01 的族偏移,以及 H01 到 H11 的 exact-given-family。

    Paper analysisRead analysis
  4. 研究揭示训练效率与模型脆弱性的权衡:高效训练更易受对抗与隐私攻击

    比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何

    Published
    Evaluated models
    ResNet-18, Swin Transformer, Qwen2.5-Math-7B-Instruct and others7
    Abstract效用匹配下,三种高效训练都伴随更高的隐私与对抗脆弱性及更尖的损失几何。

    作者在视觉分类和数学推理语言模型上,检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时,安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集,并用预训练微调对照从头训练。

    Paper analysisRead analysis
  5. Exploring Methods to Detect Recommender System Data Memorization in Large Language Models

    比较提示抽取与激活探测对推荐系统数据记忆的检出

    Published
    Evaluated models
    LLaMA-1B, LLaMA-3B
    Abstract作者称自动优化提示最有希望抽出影片,但数值字段和高分都不能确认泄漏。

    作者比较越狱、激活探测和自动提示,看公开 LLaMA 能否抽出或检出 MovieLens-1M 中的记忆。

    Paper analysisRead analysis
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