跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 4 篇
筛选4

攻击类型

越狱4投毒与后门2模型篡改1提取与窃取3

防御类型

模型加固4

影响

数据与隐私泄露3监督失效1

系统形态

模型与 API4

攻击面/入口

用户输入2图像与音视频1训练数据1权重与梯度1

层

提示层1模型层1训练与数据层3

系统组件

视觉1音频1多模态2

被测模型厂商

其他4
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 700 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：模型篡改攻击类型：提取与窃取层：模型层层：训练与数据层清除全部

另有 700 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2609.40286

    研究者提出 COVER：在语言预算下选择源语言实现跨语言遗忘

    提出 COVER，在语言预算下选择源语言实现跨语言知识遗忘

    arXiv
    2609.40286
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    Tiny Aya Global、Qwen3-4B-Instruct-2507、Llama-3.2-3B-Instruct
    摘要COVER 在语言预算下选源语言，以降低未监督语言上相对 oracle 的残余访问。

    语言预算下的多语言遗忘：遗忘监督只放在 K 种源语言上，目标是降低其余语言对同一事实的残余访问，而不是把每种评测语言都译成监督数据。

    深度解读完整解读
  2. 评测与基准arXiv 2609.08901

    论文揭示 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影

    诊断 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影

    arXiv
    2609.08901
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    ResNet-18、ResNet-50、ViT-S/16 等 4 个
    摘要一次不改权重的 BN 重校准能翻转多数方法的表面遗忘，但不改变权重里的编码器泄露。

    BN illusion 是作者对近似机器遗忘评测中一种 BatchNorm 测量伪影的命名：不改权重、只用 retain 数据重算运行统计，就可以把表面遗忘准确率翻过来。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2609.33481

    IDUnlearn-Bench：面向视觉语言模型的个体级遗忘基准

    提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留

    arXiv
    2609.33481
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
    摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示：压低直接属性访问后，身份仍常能被反向查出、绑定或重构。

    IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。

    深度解读完整解读
已经到底了