重审量化深度神经网络的隐私风险：4-8 bit 量化模型仍易受成员推断攻击
一项针对量化深度神经网络（QNN）隐私风险的实证研究显示，4-8 bit 的实用量化级别对成员推断攻击（MIA）防护作用有限，量化模型与全精度模型同样脆弱；2-bit 激进量化虽能带来一定隐私收益，但以显著的效用下降为代价。
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共 7 条 · 更新于 08:26
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安全paper推荐指数7171 SEEK：面向科学Agent技能泄露的自进化黑盒红队方法
论文提出 SEEK（Skill Extraction with Evolving Knowledge），一个仅依赖用户可见响应的黑盒自进化红队Agent，用于从科学Agent平台提取可复用技能。
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arXiv推荐指数3434 Signature Knowledge Shielding（SKS）：通过鲁棒嵌入匹配保护杀毒软件检测知识
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ShortSpan推荐指数6565 研究显示推荐系统语言嵌入可还原物品身份并致用户再识别
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