Adapter-Based Few-Shot Continual Learning for Malicious Packet Recognition
本文针对恶意流量识别中模型需要不断适应新型恶意软件变体、但传统重新训练成本高昂且易发生灾难性遗忘的问题，研究了小样本类增量学习（FSCIL）这一特定设置。在该设置下，模型需要在仅拥有少量标注样本的情况下学习新增的恶意软件类别，同时不遗忘已学
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← 返回所有主题Fight Poison with Poison: Enhancing Robustness in Few-shot Machine-Generated Text Detection with Adversarial Training
机器生成文本（MGT）检测对于规范在线信息生态系统至关重要，但现有检测器在小样本设置下表现不佳，且容易受到对抗性人性化攻击。本研究从威胁建模角度出发，研究攻击者视角下的检测器漏洞。为此，作者提出REACT（RAG引导攻击者强化对比小样本检测