Learning Only What Valid Adapters Can Express: Subspace-Constrained Adaptation Against Fine-Tuning Poisoning
该论文针对参数高效微调（PEFT）中的安全风险，特别是微调投毒攻击，提出了一种子空间约束的微调方法。研究背景是：PEFT虽然只更新少量参数，但仍有足够能力表示恶意行为，使得投毒目标函数可被优化。为此，作者从现有任务适配器的可信池中估计出一个
#parameter-efficient fine-tuning
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← 返回所有主题CryptPEFT: Efficient and Private Neural Network Inference via Parameter-Efficient Fine-Tuning.
本文针对当前广泛使用的参数高效微调（PEFT）范式在推理阶段存在的隐私泄露风险，提出了一种名为 CryptPEFT 的隐私保护推理方案。在现有 PEFT 流程中，用户输入和微调后的轻量适配器（adapter）可能包含敏感信息，而直接应用多方