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GuardNet
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LipCache框架通过认证缓存增强边缘图像分类
研究人员开发了LipCache，一个旨在提高边缘侧图像分类服务效率的新框架。该系统使用一个名为GuardNet的轻量级网络将输入映射到特征空间，从而实现认证语义缓存。通过根据分类边距和谱范数计算重用半径，LipCache仅在查询落在认证球内时重用缓存结果，否则回退到主模型。这种方法在CIFAR和Tiny-ImageNet等标准数据集上实现了显著的加速，同时准确性下降很小，并确保所有缓存命中都满足理论一致性条件。
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新的防御和攻击手段针对大语言模型越狱和提示注入
研究人员正在开发新的方法来防御大型语言模型免受提示注入和越狱攻击。GuardNet 利用浅层神经网络的集成进行高效检测，而 SlotGCG 则专注于优化提示内的攻击位置以利用位置漏洞。NeuroArmor 通过将提示与安全变体进行比较来平衡安全性和有用性，提供运行时防御，而 CRI 则提出了一个框架，通过利用模型激活空间中的合规性方向来增强越狱攻击。