From Parameters to Feature Space: Task Arithmetic for Backdoor Mitigation in Model Merging
本文研究了模型合并（Model Merging, MM）中的后门攻击防御问题。模型合并是一种将多个针对特定任务微调后的模型整合为一个统一模型的高效方法，但最近研究发现该过程极易受到后门攻击。现有的基于任务算术的防御方法通常依赖于直接编辑参数
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← 返回所有主题Beyond Waveform Robustness: Robust Feature-Vocoder Adversarial Attacks on Automatic Speech Recognition
本文针对自动语音识别（ASR）系统的对抗鲁棒性展开研究。现有对抗攻击直接在波形域添加噪声，存在两个主要局限：一是对黑盒ASR系统的迁移性差，二是易被专门防御波形扰动的机制缓解。为此，作者提出了一种基于代理模型的Clean-Reference