跳到正文
10月9日 · 周五

供应链安全 · 论文

找到 5 篇
筛选4
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 37 篇还没打标签,不在筛选结果里。

另有 37 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    发表
    测试
    HuBERT-base、WavLM-base

    摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。

    深度解读完整解读
  2. 10a Labs 测绘无审查开源模型生态:3,471 个原始模型与 8,164 次再分发

    测绘去安全开源模型的生产与重分发留存链路

    发表
    测试
    Qwen、Llama、Gemma 等 10 个

    摘要论文测绘了去安全开源大模型供应链,作者指出高集中度的重分发层赋能模型持久留存与部署扩散。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2609.01495

    去中心化联邦学习中的拜占庭节点放置优化

    提出 BPI 选点算法,增强去中心化联邦学习中的模型与数据投毒

    发表
    摘要BPI 用有限轮 gossip 暴露选拜占庭集合。

    作者把 DFL 中“破坏哪 m 个节点”写成攻击者在固定预算下的优化问题,并用 BPI 近似有限轮内诚实节点受到的拜占庭暴露。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2609.07051

    TrojanWorld:通过想象引导对世界模型智能体植入后门

    提出 TrojanWorld,通过想象引导给世界模型智能体植入供应链后门

    发表
    测试
    TD-MPC2、DreamerV3、R2-Dreamer

    摘要TrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险,通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。

    深度解读完整解读
  5. 防御arXiv 2609.20532

    面向旧款 GPU 的可验证差分隐私训练框架:用 CPU 侧 TEE 校验 GPU 梯度

    AI 导读论文提出一种在旧款 GPU 上实现可验证差分隐私(DP)训练的框架,用 CPU 侧 TEE 配合不受信任的 GPU 完成校验。

    发表
    测试
    5-layer MLP、WideResNet、GPT-2-medium 等 4 个
    摘要CPU TEE 概率抽查不可信 GPU 上的 DP-SGD,以小开销约束频繁偏离。

    TEE-Certified DP 用已部署的 CPU TEE 监视不可信旧 GPU 上的 DP-SGD,使监管方能在不看训练数据的情况下检查声明的隐私机制是否被执行。

    深度解读完整解读
已经到底了