防御arXiv 2610.01788
SAGE：基于相似度从少量已验证样本中清洗中毒训练数据
提出 SAGE，用少量已核验样本按相似度清洗投毒训练数据
- arXiv
- 2610.01788
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18、VGG-16
- 防御arXiv 2609.08394
Windows 恶意软件检测器作为复合 AI 系统：准确率、效率与对抗鲁棒性的权衡
提出 OBELISK 三级流水线，权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性
- arXiv
- 2609.08394
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GBDT-ALL、GBDT-YARA、NEBULA-ALL 等 4 个
摘要三级过滤以不大的检测损失换速度，同一机制扩大攻击面，部署应按约束选配置。
OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线，用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。
- 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
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- 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。
- 防御arXiv 2609.27760
FedMAST：用多轴结构痕迹检测并遏制联邦学习后门
提出 FedMAST，用多轴结构痕迹检测并遏制联邦学习后门
- arXiv
- 2609.27760
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Tiny ResNet-18
已经到底了