研究人员开发了一个极小极大博弈框架来研究蒸馏攻击，在这种攻击中，有用的模型输出也可能促进模仿。该框架包括学生的自适应评估和教师的防御策略，该策略会抑制对蒸馏有价值的输出。一项实证研究表明，与被动评估所暗示的相比，自适应学生能够恢复显著更多的能力，从而缩小了昂贵防御与一种更简单、更便宜的称为专家产品（PoE）的防御之间的鲁棒性差距。研究结果表明，阻止强大的蒸馏仍然具有挑战性，并且应该针对自适应学生来评估防御措施。 AI
影响 这项研究引入了一个新的 AI 防御评估范式，表明当前的方法在面对自适应对手时可能不如以前认为的那样鲁棒。
排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了针对 AI 蒸馏攻击的新框架和防御策略。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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