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实体 David Amebley

David Amebley

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  1. RESEARCH · CL_93463 ·

    新研究揭示视觉语言模型的隐私风险

    新研究表明,多模态视觉语言模型(VLMs)容易受到隐私攻击,特别是成员推断攻击(MIAs),这些攻击可能泄露敏感的训练数据。一项研究提出了一种受神经启发的拓扑正则化框架,该框架在不显著影响模型效用的情况下,显著降低了BLIP、PaliGemma 2和ViT-GPT2等模型中MIAs的成功率。另一篇论文强调,像Gemma4和Fuyu这样的无编码器VLMs带来了独特的隐私风险,因为它们的架构允许中间视觉标记充当侧信道,从而能够恢复可识别的…