面向人脸识别系统的后门攻击防御技巧
训练人脸识别模型但数据靠第三方采购的团队可以看看,3 个防御后门投毒的实用技巧,训练期推理期都有覆盖。
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有人给 LLM 植入木马专门拉长回复多扣你的 token 费,这篇论文讲清了攻击原理和防御方法。
arXiv 上的联邦学习攻防实验报告,服务端能从一次更新里偷出标签集,30% 恶意客户端就能植入后门,FLTrust 能防住,代码可直接跑。
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