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共 1,382 条 · 更新于 15:39
10月22日周四
  1. arXiv12

    多跳通信中"当前位置"与"目标位置"隐私的权衡研究

    arXiv:2610.29772 研究多跳无线网络中"当前位置"与"目标位置"两类位置隐私的权衡,指出即使消息内容加密,通信事实本身仍会泄露发送方与接收方的物理位置。文章探讨用户应如何选择虚拟目标(dummy destinations)来混淆查询,共 36 页,归类于 cs.CR(Cryptography and Security)。

  2. arXiv33

    流量生成工具影响 MQTT 流级聚类:跨 4 个公开数据集的无监督表征研究

    一项跨数据集研究用 Zeek-flowmeter、Argus、NTLFlowLyzer 三种开源流量生成工具,从 4 个公开 MQTT 数据集的抓包中生成超过 380K 条流,并用 K-means、DBSCAN、HDBSCAN(含与不含 PCA 降维)进行无监督聚类,以 Silhouette score 和 Adjusted Rand Index 评估。

  3. arXiv18

    基于求逆的 S-box 线性自对称性研究:一般刚性与 AES S-box 应用

    arXiv 论文研究基于有限域求逆的 S-box 在外层可逆线性变换取遍 GL_n(F_2) 时非平凡线性自对称性残留的概率,通过两侧线性等价分类归约为半线性共轭与中心化子估计,得到匹配的上下界并确定其主导二次指数,该指数由扩张次数的最小素因子决定。作为密码学应用,论文给出实用刚性判据,证明完整 AES S-box 无非平凡线性自对称性,并以 ARIA 和 Vision 说明框架的更广泛相关性。

  4. arXiv86

    arXiv 论文揭示编码智能体上下文压缩中的来源伪造攻击 Compaction Laundering

    论文提出 Compaction Laundering 攻击:编码智能体压缩上下文时,若 harness 将带类型的消息拍平为单一字符串并用 [User]: 等文本标签标记,攻击者可伪造在压缩后仍被当作真实指令的用户轮次。

  5. arXiv40

    GhostFaceMPC:基于 MPC 的隐私保护人脸识别系统

    GhostFaceMPC 是首个在安全多方计算(MPC)下完成深度卷积神经网络特征提取与匹配的端到端隐私保护人脸识别系统,全程不暴露原始图像或生物特征嵌入。论文提出面向 MPC 的 GhostFaceNet 量化方案与电路优化,使 MPC 下的人脸识别具备实用性,代码已开源。

  6. arXiv26

    SAKURA:面向手机端私密图像编辑的注意力 KV 状态带宽自适应缓存架构

    SAKURA 提出一种云边协同架构,在带宽预算内向移动设备交付可复用的注意力 KV 状态,用于扩散 Transformer(DiT)图像编辑的私密推理。该架构采用 token 重要性感知的细粒度压缩方法,运行时根据网络带宽自适应选择缓存表示,并通过流水线运行时将缓存传输与重建同设备端执行重叠。

  7. arXiv58

    arXiv 论文:生物医学声明验证 Agent 的 harness 设计消融与引用审计

    该论文在 SciFact 生物医学声明验证任务上,以 PubMed API 为唯一工具做受控消融,固定骨干模型与输出格式,对比闭卷作答、以声明为查询的单次检索、自写 PubMed 查询的 ReAct 式 Agent、以及给定金标准摘要的 oracle 四种 harness。

  8. arXiv51

    arXiv 论文研究非母语语法错误对大语言模型社会偏见的影响

    论文提出一个受控框架,将非母语写作者常见语法错误注入 prompt,并在覆盖性别、种族、宗教的刻板印象对齐与人口偏好三个偏见评测集上测试。结果显示语法错误会增大模型偏见,且随错误率上升而加剧;四类常见错误中,介词错误带来的刻板印象对齐增幅最大且最稳定,分析认为错误越可能干扰理解时偏见增幅越明显。

  9. arXiv47

    研究揭示 LLM 价值观训练的非预期副作用:未训练价值观、风险偏好与安全特质均受影响

    研究将四个指令微调 LLM 分别按 Hofstede 价值观维度微调后发现,针对特定价值观的训练会对未训练价值观、风险偏好、社会认知和安全特质产生非预期副作用。作者据此建议,后训练阶段的价值观对齐应纳入更广泛的行为评估,并需研究额外价值观训练在流程中的最佳位置。

  10. arXiv22

    通用 LLM 时代被忽视的上下文隐私:为何统一的提示词隐私框架不可取

    论文指出,用户跨多个场景使用单一通用 LLM,促使提示词隐私研究走向统一框架,但这忽视了隐私本质上是上下文相关的,可能带来虚假安全感。作者认为未来统一框架仍需面对提示词隐私多项理想属性间的根本张力,建议转向按应用部署 LLM、按上下文评估隐私框架并提升隐私素养。