Backdoor Purification for LoRA-Tuned LLMs via Null-Space Projection
该论文研究的是参数高效微调（PEFT）场景下的后门防御问题。随着大语言模型（LLM）与 LoRA 等轻量微调方法的广泛采用，攻击者可以通过污染微调数据或发布被植入后门的适配器（adapter），使模型在特定触发条件下产生恶意输出，而基座模型
#peft
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← 返回所有主题When Do PEFT Adaptations Leak Structure? Measuring Black-Box Structural Bounds in Public-Base Model Services
随着越来越多模型服务以“公共基础模型 + 私有参数高效微调（PEFT）适配”的方式部署，一种新型的差分信息泄露风险逐渐显现：审计者或攻击者可以在本地运行公开的基础模型，并对比受害者服务的输出，从而推断出私有 PEFT 适配的结构。本文提出
Exposing Functional Fusion: A New Class of Strategic Backdoor in Dynamic Prompt Architectures
该论文研究视觉Transformer（ViT）后门攻击的安全风险。现有基于全量微调的后门攻击计算开销大且导致性能下降，因此攻击者转向视觉参数高效微调（PEFT）范式，其中基于适配器（如LoRA）和基于提示（如VPT）的方法占主导。尽管适配器