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10月9日 · 周五

隐私与数据泄露 · 论文

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  1. 评测与基准arXiv 2609.35408

    研究揭示 LLM 交付物修订痕迹导致的无意泄露,并提出 RevLeakBench 基准

    提出 RevLeakBench 测量交付物修订痕迹造成的无意泄露

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.6、GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro 等 6 个
    摘要修订痕迹让撤回项重新进入交付物。

    修订痕迹指模型按要求删掉或换掉一项后,又在交代这次修改时把它写进给第三方的交付物。

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  2. 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

    发表
    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