When AI Meets Wall Street: A Survey on Trustworthy AI in Fintech
该论文是一篇针对金融科技（Fintech）领域人工智能系统可信赖性的综述研究。作者指出，当前人工智能已深度嵌入金融AI管道的各个环节（训练与更新、部署与推理、操作与监控反馈），然而这些管道在提供自动化与规模化优势的同时，也引入了新的攻击面—
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← 返回所有主题GraphIP-Bench: How Hard Is It to Steal a Graph Neural Network, and Can We Stop It?
该论文提出了 GraphIP-Bench，一个用于系统评估图神经网络（GNN）模型窃取攻击与防御的统一基准。作者指出，现有研究因数据集、威胁模型和评估指标不一致而无法回答“窃取GNN有多难”以及“能否阻止”这两个关键问题。GraphIP-B
DRMI: A Dataset Reduction Technology based on Mutual Information for Black-box Attacks.
本文提出了一种名为DRMI（基于互信息的数据集缩减技术）的方法，旨在优化黑盒攻击中的数据集使用效率。在黑盒攻击场景下，攻击者需要频繁查询目标模型以生成对抗样本，而数据集规模直接影响查询开销和攻击速度。DRMI通过计算样本与标签之间的互信息，
CatBack: Universal Backdoor Attacks on Tabular Data via Categorical Encoding.
机器学习中的后门攻击旨在通过向训练数据中植入恶意样本，使模型在遇到特定触发器时产生攻击者指定的输出。现有研究多聚焦于图像等同质数据，而表格数据因同时包含数值和类别特征，其异构性使得攻击设计更具挑战。本文提出CatBack，一种针对表格数据的