When Normalization Selects the Sign: Auditing Robustness Ablations in Quantum Attention
该论文研究机器学习安全评测中一个被普遍忽视的方法论缺陷：消融实验里移除某个输入缩放模块（input-scaling module）时，同时改变了分类器本身与真正到达编码器的扰动幅度，因此观察到的鲁棒性差异可能来自比较规则，而不一定来自被移除
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← 返回所有主题The Model Proposes, the Code Disposes: A Pre-Registered Ablation of a Verifier-and-Acceptance Stage in an LLM-Orchestrated Offensive-Security Agent
该论文研究一个常被忽视的工程问题：在由 LLM 编排的进攻性安全 agent 中，最终上报的漏洞发现是否需要经过一个“校验—验收”阶段，以及这个阶段究竟改变了什么。作者 Theodoros Moutesidis 采用预注册的实证方法，分三步
On the Privacy of LLMs: An Ablation Study
大型语言模型（LLMs）在交互式和检索增强场景中日益部署，引发了显著的隐私担忧。以往的研究通常孤立地分析成员推断攻击（MIA）、属性推断攻击（AIA）、数据提取攻击（DEA）和后门攻击（BA），缺乏对它们在常见系统因素下行为的统一理解。本文