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10月9日 · 周五

全部论文

找到 2 篇
筛选3

攻击类型

模型篡改1检测规避1

防御类型

模型加固1

影响

输出被操纵1监督失效1

系统形态

模型与 API2

攻击面/入口

用户输入5文档与消息1权重与梯度1

层

模型层2应用层16训练与数据层1

被测模型厂商

其他2
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 482 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：文档与消息攻击面/入口：权重与梯度层：模型层清除全部

另有 482 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 2607.24177

    EXE-Bench：为真实可用性对 AI Windows 恶意软件检测器进行权衡排名

    提出 EXE-Bench 比较 Windows 恶意软件检测器的可用性权衡

    arXiv
    2607.24177
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    测试
    EmberGBDT、BBDnn、BBDnnFDRS 等 15 个
    摘要统一四指标后，手工特征的 EmberGBDT 综合居首，只看准确率会误导部署。

    EXE-Bench 用同一设置给 AI Windows 恶意软件检测器做四指标排序，而不是只比一次测试集准确率。。

    深度解读完整解读
  2. 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
已经到底了