最近的 AI 安全论文
本站共收录 7 篇2025 年 6 月
- 更精简的训练、更少的泄露：用 LoRA 重新审视大语言模型微调中的记忆化
Leaner Training, Lower Leakage: Revisiting Memorization in LLM Fine-Tuning with LoRA
- 非礼勿听：检测联邦学习中恶意服务器发起的梯度泄露攻击
Hear No Evil: Detecting Gradient Leakage by Malicious Servers in Federated Learning
2024 年 2 月
- FedReview：无需验证数据集或历史知识即可审查并清除联邦学习中的被投毒更新
FedReview: Review and Dispose Poisoned Updates without Validation Datasets or Historic Knowledge
2022 年 10 月
- 垂直联邦学习中 DNN 训练的特征重建攻击与对策
Feature Reconstruction Attacks and Countermeasures of DNN training in Vertical Federated Learning
2022 年 1 月
- Solitude：基于本地差分隐私的去中心化图隐私保护学习框架
Towards Private Learning on Decentralized Graphs with Local Differential Privacy
署名以 dblp 和本人的 Google Scholar 为准；只列本站收录的 AI 安全论文。