跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 3 篇
筛选4

攻击类型

投毒与后门2提取与窃取1

防御类型

模型加固2

影响

数据与隐私泄露1输出被操纵1可用性与可靠性1

系统形态

模型与 API3编程 Agent0多智能体0

攻击面/入口

用户输入29文档与消息5工具返回3工具与技能描述5代码仓库与依赖5检索语料2记忆写入4Agent 间消息4图像与音视频5训练数据3权重与梯度2分发渠道3

层

训练与数据层3

系统组件

音频1多模态1

被测模型厂商

其他3
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 608 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：模型与 API系统形态：编程 Agent系统形态：多智能体攻击面/入口：训练数据清除全部

另有 608 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 2609.10952

    监督学习中的数据投毒攻击实证评估：标签翻转与后门投毒在 MNIST 和 Fashion-MNIST 上的对比

    比较标签翻转与后门投毒对图像分类器的影响

    arXiv
    2609.10952
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    测试
    Logistic Regression、Linear SVM、Random Forest
    摘要标签翻转更能拉低线性模型。

    Khan 与 Abusaqer 在两个图像分类基准上比较了两种训练时投毒。

    深度解读完整解读
已经到底了