防御arXiv 2609.01091
上海交大等提出 trait-direction drift 机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏中的潜隐特质迁移
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏潜隐特质迁移
- arXiv
- 2609.01091
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-12B-IT 等 4 个
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积,并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏潜隐特质迁移
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积,并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
提出 NEEDLE,用权重正交化在已知触发器时去除大模型后门
摘要NEEDLE 用闭式权重编辑去掉已知触发器的后门,并保住拒绝子空间。
提出 NDDL,用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御:防御者只有白盒模型访问和良性提示词,没有后门先验,需要区分后门提示词并找出触发 token。
提出 RACER,用区域感知一致性对抗微调去除多模态大模型后门
提出 TRIM,在黑盒推理时定位并净化图像后门区域
提出 BPP、GDBRO 与 RFCBES,在持续学习中净化并选择性恢复后门样本
面向 CLUBA 的鲁棒动态扩展防御:每个增量任务都可能含少量后门样本,模型只能看到当前任务数据,却要同时少遗忘、学得会、还不记住触发。
提出 ODPure,在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门