Chinese content用贝叶斯 LoRA 后验替代影子模型,让成员推断攻击在大型 VLM 上可行
做隐私审计或模型安全研究的可以看看这篇:训练一次 LoRA 就能生成虚拟影子模型,省掉传统 MIA 的模型集成开销,实测在 Document VQA 和 Medical VQA 上比标准攻击更强。
做隐私审计或模型安全研究的可以看看这篇:训练一次 LoRA 就能生成虚拟影子模型,省掉传统 MIA 的模型集成开销,实测在 Document VQA 和 Medical VQA 上比标准攻击更强。
一篇隐私方向的新论文:自蒸馏模型原来会留下可被攻击的训练数据痕迹,OP-Print 用残差信号和重启稳定性就能把成员识别出来,基线全都失效。
This research provides a new method for evaluating privacy risks in machine learning models, which is important for developers and researchers working on AI systems.