SparSEEty: Extracting Tokens from Sparsity-Exploiting LLM Serving Systems via Deterministic Side Channels
该论文提出了一种名为 SparSEEty 的新型令牌提取攻击，针对利用激活稀疏性优化推理性能的大语言模型（LLM）服务系统。现代 LLM 在推理时仅激活部分神经元，这一特性被许多服务系统用于跳过非激活神经元的权重访问和计算，从而提升效率。然
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← 返回所有主题On the Curse of Dimensionality in Private Sparse Covariance Estimation and PCA
本文研究高维差分隐私（DP）下的协方差矩阵估计和主成分分析（PCA）问题，重点关注协方差矩阵的k-行-列稀疏性（k-RCS）假设。在非私有设置中，已知仅需poly(k, log d)个样本即可解决这两个问题。然而，在DP设置下，现有的最好结
Density Boosts Everything: A One-stop Strategy for Improving Performance, Robustness, and Sustainability of Malware Detectors.
本文针对AI驱动的恶意软件检测器面临的多种挑战（包括投毒攻击、逃避攻击和概念漂移）提出了一种统一的解决方案。作者指出这些挑战的一个根本原因是数据稀疏性，即某些特征值在数据集中出现的频率极低。为解决稀疏性问题，论文设计了新的压缩技术来缓解稀疏