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10月8日 · 周四

隐私与数据泄露 · 论文

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筛选4

被测模型厂商

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另有 77 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 可解释性arXiv 2610.04860

    研究揭示文本水印会诱发模型幻觉,并提出两种缓解干预

    揭示检索生成中文本水印诱发事实幻觉的机制并提出 FPTI 与 FPAI 干预

    发表
    测试
    LLaMA 3.1 8B Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Qwen2.5-14B-Instruct
    摘要论文揭示了生产环境文本水印导致模型事实退化的失效模式,分析了解码机制并提出针对性干预。

    论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响,分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。

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  2. 可解释性arXiv 2609.11780

    用权重谱密度预测隐私泄露:WeightWatcher 谱指标可作为成员推理攻击脆弱性的代理

    检验权重谱度量能否代理成员推断泄漏

    发表
    测试
    MLP-1×4096、MLP-2×1024、MLP-2×2048 等 11 个
    摘要作者认为谱度量与泛化差距互补,有望用于无数据的模型级筛查。

    作者在 MLP 上检查 WeightWatcher 谱统计是否与 online LiRA 同向,以便不看数据、不训练 shadow 模型就做模型级成员风险筛查。放出前的审计要知道训练成员会不会被认出来。LiRA 依赖大量 shadow 模型,候选一多就难以逐个跑。

    深度解读完整解读
已经到底了