AERIAL: Adversarial Evaluation of Robustness in Accuracy-Preserving Low-Precision EEG Decoders
该论文研究面向部署的模型压缩是否会改变脑机接口(BCI)中 EEG 解码器的对抗脆弱性,这一问题在资源受限的可穿戴/边缘 BCI 场景中尚未有明确结论。作者在 BCI Competition IV-2a 数据集上,对 32 位浮点(FP32
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本文提出了一种针对大型语言模型(LLM)后门攻击的新型防御方法DeCNIP(基于关键神经元隔离剪枝的防御)。现有防御通常分为推理时检测或训练时缓解,但存在两个关键局限:一是它们主要针对基于微调的后门(如PEFT模块),无法应对绕过训练管道的