多关系图学习中的信任陷阱:操纵成本、暴露度与关系选择
arXiv 预印本(2610.37239)证明,当部分节点在某关系上孤立且攻击者无法负担开启该关系的代价时,度门控严格优于任何关系选择或重加权方案;基于单位成本暴露度的加固策略在 16 例中有 15 例能选出最能提升陷阱阈值的关系。在六张图的 90 个设置中,58 个设置下干净数据训练的图检测器表现低于无图基线;在缺乏成本信息时,安全选择是弃用该关系。
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arXiv 预印本(2610.37239)证明,当部分节点在某关系上孤立且攻击者无法负担开启该关系的代价时,度门控严格优于任何关系选择或重加权方案;基于单位成本暴露度的加固策略在 16 例中有 15 例能选出最能提升陷阱阈值的关系。在六张图的 90 个设置中,58 个设置下干净数据训练的图检测器表现低于无图基线;在缺乏成本信息时,安全选择是弃用该关系。
研究发现视频 RLVR 训练存在捷径放大效应,模型越来越倾向文本先验答案而非视觉证据,表现为感知不确定性坍缩——答案分布持续锐化但视觉证据带来的不确定性下降逐渐减弱。
论文提出 TopKLoRA,一种仅激活每个 token 上 k 个最大适配器隐变量的可解释 LoRA 变体,仅用下游损失训练,使优化压力促使模型学习具功能因果性的隐变量。
LEAN 提出一种复合正则化方法,可在微调或训练末期用十个 epoch 系统性调制已训练模型的权重敏感度分布,在九个视觉模型(ResNet-18、ResNet-50、VGG-16 于 CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet)上将敏感尾部缩小 5 至 13 倍,精度损失在 0.5 个百分点以内。
arXiv 论文 2610.28045 提出归约论证,认为投毒式神经网络后门无法像密码学认证方案那样形成不对称性:若投毒训练能让模型对未见触发器稳定触发并保持正常行为,该训练过程本身就是一个触发器验证器学习器。