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#machine learning security

共收录 3 条相关情报。

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学术论文2026-07-17 发布INFO

Focusing on Pinocchio's Nose: A Gradients Scrutinizer to Thwart Split-Learning Hijacking Attacks Using Intrinsic Attributes.

该论文研究分割学习（Split Learning）场景下的劫持攻击防御问题。分割学习是一种分布式机器学习范式，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下协作训练模型，但存在安全漏洞：攻击者可能劫持模型参数或梯度，窃取敏感信息。作者提出了一种名为

历史摘要 · 未重新核验 · NDSS

#split-learning#hijacking attacks#gradient scrutiny#machine learning security
学术论文2026-06-13 发布HIGH

Test-Time Poisoning Attacks Against Test-Time Adaptation Models.

该论文针对测试时自适应（Test-Time Adaptation, TTA）模型提出了一种新颖的测试时投毒攻击方法。TTA旨在解决模型部署后因数据分布偏移导致的性能下降问题，通过在测试阶段根据测试样本分布持续微调预训练模型来提升泛化能力。然

历史摘要 · 未重新核验 · IEEE S&P

#test-time adaptation#poisoning attacks#machine learning security
学术论文2026-05-06 发布INFO

VICTOR: Dataset Copyright Auditing in Video Recognition Systems.

视频识别系统在内容推荐、安全监控等领域日益普及。许多机构发布了高质量公开数据集（附有开源许可）以推动模型训练，但这些数据集也面临滥用和侵权风险。数据集版权审计是识别未经授权使用的有效手段，然而现有方案主要针对图像领域，视频数据因其额外的时间

历史摘要 · 未重新核验 · NDSS

#dataset copyright#video recognition#machine learning security