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10月9日 · 周五

隐私与数据泄露 · 论文

找到 4 篇
筛选4

攻击类型

越狱1提示注入1投毒与后门3模型篡改1提取与窃取26检测规避4拒绝服务1恶意使用1

攻击技术

针对防御1潜伏触发2

防御类型

模型加固1检测与过滤1

影响

数据与隐私泄露1输出被操纵2监督失效1

系统形态

模型与 API4AI Agent6编程 Agent0网页与电脑操作1

攻击者权限

黑盒1

攻击面/入口

用户输入1训练数据3权重与梯度2

层

模型层1训练与数据层3

系统组件

微调与开源权重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 77 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击类型：投毒与后门攻击类型：模型篡改系统形态：模型与 API系统形态：编程 Agent话题：隐私与数据泄露清除全部

另有 77 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 防御arXiv 2609.07063

    VERITAS：抗投毒的本地差分隐私图学习协议

    提出 VERITAS，用双边背书剪除本地隐私图学习中的投毒节点

    arXiv
    2609.07063
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    GCN、GraphSAGE、GAT
    摘要VERITAS 用分级信任的双边背书剪除 LDP 图学习中的投毒节点，并恢复分类准确率。

    VERITAS 是面向本地差分隐私图学习的投毒防御协议，按 trust-but-verify 在保持 ϵ-LDP 的同时剪除伪造节点。

    深度解读完整解读
  3. 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
  4. 攻击arXiv 2609.33985

    研究：众包微调数据投毒可放大专有指令抽取

    提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取

    arXiv
    2609.33985
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    攻击者
    黑盒
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个

    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。

    深度解读完整解读
已经到底了