UnAct:无需梯度的定向激活干预实现类别遗忘
提出 UnAct,仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别
- arXiv
- 2610.04426
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ResNet-18、ViT-B/16
摘要UnAct 用前向激活做类别遗忘。
UnAct 是一种事后类别遗忘:删除请求可以只有少量该类图像,且没有标签和保留数据。它不用梯度,只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。
另有 434 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 UnAct,仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别
UnAct 是一种事后类别遗忘:删除请求可以只有少量该类图像,且没有标签和保留数据。它不用梯度,只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。
提出 ReGap,用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
摘要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。
利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞,提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出时间步感知目标条件化,改善差分隐私能源时序插补效用
作者研究固定阈值 DP-SGD 训练的扩散模型,如何在余弦调度的后期低 SNR 时间步避免 ε-prediction 产生易被裁剪的大梯度,从而做能源时序缺失值恢复。
提出 Intervention Score 与 DIR-R,按干预效果选择并修订遗忘参数支持
Storage Is Not Strategy 研究局部化 LLM 遗忘里两个常被混在一起的决定:一开始该更新哪些参数,以及优化改变模型之后这个选择要不要改。
提出 Skill-as-API,防止协作通道泄露 skill 代码与系统提示词
Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议,用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁:经通道或命名空间抽取专有方法,用注入让被调用模型输出系统提示词,以及协作结束后权限继续保留。
提出主题锚点投毒,放大众包微调后的专有指令提取
摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击,证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
摘要梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照,复杂方法会被知情攻击认出,多说话人更差。