Latent Geometric Chords for Query-Efficient Decision-Based Adversarial Attacks
该论文聚焦于决策型黑盒对抗攻击(decision-based black-box adversarial attacks)这一严重安全威胁。现有方法存在根本性局限:像素级攻击常引入不自然的高频视觉伪影,而潜在空间框架受限于低维流形的搜索空间
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本文提出Nautilus Compass,一个面向生产环境LLM coding agent的黑盒人格漂移检测与记忆层系统。研究背景:LLM agent在长时间会话中会出现人格漂移,例如遗忘用户指定的约束、重复已被用户指出的错误、虚构先前的协
本文系统研究了对抗扰动是否具有低秩结构。受Low-Rank Adaptation (LoRA)启发——LoRA通过低秩矩阵更新神经网络层显著提升了大型语言模型的训练效率——作者提出对抗样本的生成也是优化过程,因此自然产生疑问:对抗扰动是否也