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新的数据投毒方法增强了VLM审计

研究人员开发了MemCatalyst，一种旨在提高视觉语言模型（VLM）数据审计有效性的新型数据投毒技术。该方法采用两种策略：投毒文本（PT）和投毒图像（PI），使VLM更容易受到成员推理攻击。通过迫使模型过度学习图像和文本数据之间的不一致性，MemCatalyst在少量投毒样本的情况下显著提高了审计性能，同时对模型的整体能力影响最小。该方法的有效性已在不同的VLM架构和黑盒设置中得到证明。