Another 215papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
Abstract论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
测量带后门教师经 OPD 向干净学生迁移潜伏后门
带后门的外部教师经 OPD，可在压低无触发词有害率的同时，把触发条件下的有害行为传给初始干净学生。。
提出拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
Abstract论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
提出 PLW，用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
AbstractPLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印，检出随触发、模型和间隔变化。
衡量分裂学习中梯度相对激活对客户文本重建的额外贡献
这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏：激活单独能恢复多少，训练回传的梯度再增加多少，以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。
提出 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
Abstract提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap，实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联，突显后适应隐私风险。
提出 BadAction，通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
提出跨架构攻击 CSR，用概念分数参数重学习恢复文生图被擦除概念
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。
提出连续潜码隐写，把医学影像写入模型权重以绕过导出限制
提出量化条件后门 AGENTQ，使智能体仅在量化后触发恶意工具调用
Abstract论文研究了智能体量化条件后门风险，提出 AGENTQ 在保持效用的同时实现全精度隐蔽与量化后生效。
提出联邦学习细粒度分布式后门框架 FDBA，用动态触发与对比嵌入降低投毒比例
提出 TrojanWorld，用物理触发器对世界模型智能体植入想象引导后门
AbstractTrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险，通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。
提出 FedMAST，用多轴结构痕迹检测并遏制联邦学习后门
揭示拆分训练返回梯度以零支撑暴露诱饵行并泄露训练内容
这是一项关于双节点大语言模型拆分训练系统的系统安全案例研究，揭示了评估工具遗漏反向信道所导致的静默隐私失效。
提出 BPI 选点算法，增强去中心化联邦学习中的模型与数据投毒
作者把 DFL 中“破坏哪 m 个节点”写成攻击者在固定预算下的优化问题，并用 BPI 近似有限轮内诚实节点受到的拜占庭暴露。
Propose a structured JSON backdoor that triggers malicious actions in robot control via a poisoned LoRA
Abstract推理层后门传不到执行。
提出 TrojanMerge，在源模型植入仅在合并后生效的潜伏分量
提出 CoLoRA，让单独良性的适配器合并后抑制拒答
这篇工作给出一个供应链场景下的组合失败：单独看起来可用、也会拒答的 LoRA，可以在用户按标准线性合并把它们同时装上之后，才对未修改的有害请求失去拒答。
提出三类攻击，训练前扰动奖励模型以劫持离线 bandit
作者研究离线 bandit 在奖励模型被事先改权重时，还会不会选出最优臂。