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10月10日 · 周六

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找到 5 篇
筛选2

攻击类型

投毒与后门3

防御类型

模型加固3

系统形态

模型与 API5

攻击面/入口

用户输入6训练数据5

层

训练与数据层5
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 241 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：训练数据层：训练与数据层清除全部

另有 241 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  3. 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
    被测模型
    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
  4. 评测与基准arXiv 2605.14605

    研究：恶意微调防御在持续训练下失效，72 条防御轨迹危害度全部上升

    用代价曲线评估恶意微调防御在持续训练下的衰减

    arXiv
    2605.14605
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    Llama-2-7B-chat、Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 8 个

    摘要论文指出恶意微调防御在持续训练下均会衰减，表明基于有限攻击者假设的防御无法为开源模型提供持久保护。

    深度解读完整解读
  5. 评测与基准arXiv 2511.18921

    BackdoorVLM：面向视觉语言模型后门攻击与防御的基准

    提出 BackdoorVLM 基准，评测视觉语言模型微调中的后门攻击与防御

    arXiv
    2511.18921
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    LLaVA-1.5-7B、Qwen2.5-VL-7B
    摘要BackdoorVLM 统一评测 VLM 后门与防御：含文本触发在低投毒率下更易激活，现有防御跨类型不稳定。

    BackdoorVLM 是作者提出的 VLM 后门攻击与防御评测基准，作者称它是首个此类综合基准。

    深度解读完整解读
已经到底了