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Cryptography and Security
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新型攻击在神经网络中植入不可检测的后门
研究人员开发了一种新颖的攻击机制，可以将不可检测的后门植入现代神经网络，包括 ResNet 和 Vision Transformer 架构。该方法利用了网络潜层空间中学习到的表示的固有几何结构，而不是引入外部结构。该攻击在对干净准确率造成最小损害的情况下实现了高成功率，并且能够抵抗标准的训练后防御措施，这表明对于当前最先进的模型来说，加密后门保证可能在实践中是无法实现的。
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利用差分隐私为举报人开发新的隐私保障
研究人员开发了一种新的方法，为举报人提供合理否认保障，以应对阻碍举报的报复威胁。所提出的框架通过确保审计选择记录的每份报告 $(0, \delta)$-差分隐私，来形式化对抗强大对手的保护。该方法将私有审计简化为私有持续计数，在某些条件下提供了改进的噪声缩放和选择误差消失。