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黑箱内部：检测预训练语言编码器中的数据泄露
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过隐私后门攻击，模型受到后门影响会导致训练数据隐私泄露率显著增加。实验证明了这种攻击的广泛适用性和有效性，呼吁重新评估使用开源预训练模型的安全协议。
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关键要点
- 利用小型专用数据集微调大型预训练模型是常见做法。
- 隐私后门攻击是一种新的漏洞，导致训练数据隐私泄露率显著增加。
- 实验证明了隐私后门攻击的广泛适用性和有效性。
- 进行了多次消融研究以分析隐私后门攻击的新威胁。
- 研究结果强调了机器学习社区的重要隐私问题。
- 呼吁重新评估使用开源预训练模型的安全协议。
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