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1-D U-Net
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新框架Attnlocate检测LLM代理中的恶意指令
研究人员开发了一个名为Attnlocate的新框架，用于检测和本地化LLM代理上下文中的恶意指令。该系统解决了不可信的外部数据可以被动态解释为行为指导指令，从而导致代理被颠覆的漏洞。Attnlocate将这种本地化视为一个目标检测问题，通过分析注意力矩阵来识别指示恶意内容的特定激活痕迹。该框架在各种LLM配置和场景中都表现出强大的性能，包括提示注入和工具投毒，并且即使在未见过的模型上也能有效。
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新的REAN技术平衡心电图隐私与效用
研究人员开发了REAN，一种用于心电图（ECG）数据的新型匿名化技术，解决了长期的隐私-效用权衡问题。REAN采用1-D U-Net架构，并使用隐私和效用分类器进行训练以重构ECG信号。该方法实现了隐私和效用之间近乎正交的梯度，从而在对数据效用影响最小的情况下显著增强隐私。在公开的PhysioNet数据库上进行测试，REAN有效地将重新识别风险降低到偶然水平，同时保持了心律失常检测的高准确性。