Still There, No Longer Seen: Exposing Compression-Induced Risk in Large Vision-Language Models
该论文关注大型视觉语言模型（LVLM）在推理加速中被广泛采用的视觉 token 压缩技术所引入的安全盲区。压缩能显著降低推理成本，但现有鲁棒性评估多用聚合指标，无法回答一个关键归因问题：某次对抗性失败究竟是由压缩过程新增的，还是原本就继承自
#LVLM
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← 返回所有主题Inverting the Hidden: Unveiling Multimodal Privacy Leakage in Collaborative LVLM Inference
本文研究协作推理场景下大型视觉-语言模型（LVLM）的隐私泄露问题。协作推理通常将模型计算划分为边缘设备和云端两部分，边缘端保留原始输入，云端处理中间层隐藏状态，这种做法被认为可以保护隐私。然而，作者指出传输中间隐藏状态实际上暴露了严重的攻