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10月9日 · 周五

后门与投毒 · 论文

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  1. 防御arXiv 2610.00883

    DeBERTa-ConPara:面向部署的 AI 生成文本检测,推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性

    提出推理时 Unicode 归一化的检测器,识别遭字符级扰动的 AI 生成文本

    发表
    测试
    microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base、bert-large-cased 等 14 个
    摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击,训练时归一化则会删掉对抗监督。

    DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器:DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练,推理前做确定性 Unicode 归一化,用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。

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  2. 攻击arXiv 2609.27124

    Fed-ADR:用恶意编排服务器协同客户端梯度操纵攻击联邦学习

    提出 Fed-ADR,用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复

    发表
    攻击者
    灰盒
    测试
    CNN(MNIST:2 Conv + 3 FC)、CNN(Fashion-MNIST:6 Conv + 1 FC)、ResNet18(CIFAR-10)
    摘要Fed-ADR 用 gray-box 编排攻击绕过多种聚合防御,再用 Hessian 一致性检测和窗口内恢复把准确率拉回。

    Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架:编排服务器改写合谋客户端的梯度,使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性,同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。

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  3. 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

    发表
    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。

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已经到底了