Traffic-Aware Randomized Smoothing for LLM-Based Network Intrusion Detection
该论文针对基于大语言模型（LLM）的网络入侵检测系统（IDS）在对抗性流量操控下的鲁棒性问题，提出了一种名为“流量感知随机平滑”（Traffic-Aware Randomized Smoothing, TA-RS）的分类器无关认证防御方法。
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← 返回所有主题Halt Fast! Early Stopping for Certified Robustness
本文针对随机平滑（Randomized Smoothing, RS）认证方法计算开销过大的问题，提出了一种基于元学习的早停框架。传统RS需要为每个输入进行数万次模型评估，且必须预先固定样本量，导致实际部署困难。作者设计了一个轻量级元学习器，
Provable Robustness against Backdoor Attacks via the Primal-Dual Perspective on Differential Privacy
本文提出了一种基于差分隐私的原偶视角（primal-dual perspective）来证明机器学习模型对后门攻击的鲁棒性。后门攻击同时污染训练数据和测试数据，使得现有仅针对训练时或推理时单一阶段的随机平滑认证方法失效。作者将随机平滑与差分