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10月9日 · 周五

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  1. 防御arXiv 2607.14737

    GeoDetect:面向视觉语言预训练模型的几何对抗检测方法

    提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    CLIPViT (ViT-B/16)、CLIPCNN (ResNet-50)、ALBEF 等 4 个
    摘要GeoDetect 用几何分数检测 VLP 对抗样本。

    GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法,用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2610.00883

    DeBERTa-ConPara:面向部署的 AI 生成文本检测,推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性

    提出推理时 Unicode 归一化的检测器,识别遭字符级扰动的 AI 生成文本

    发表
    测试
    microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base、bert-large-cased 等 14 个
    摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击,训练时归一化则会删掉对抗监督。

    DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器:DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练,推理前做确定性 Unicode 归一化,用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2609.27124

    Fed-ADR:用恶意编排服务器协同客户端梯度操纵攻击联邦学习

    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

    发表
    攻击者
    灰盒
    测试
    CNN(MNIST:2 Conv + 3 FC)、CNN(Fashion-MNIST:6 Conv + 1 FC)、ResNet18(CIFAR-10)
    摘要Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御,再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。

    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。

    深度解读完整解读
已经到底了