적대적 공격에 강한 그래프 신경망 GJDNet의 결합 분리 학습
표현과 결정 경계를 동시에 분리하는 GJDNet이 다양한 그래프 연결 유형에서 적대적 공격에 일관된 강건성을 확인했다.
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LLM 백도어 공격, 하나 제거하면 다른 것도 억제된다
LLM에 삽입된 백도어 하나를 언러닝으로 제거하면 알려지지 않은 다른 백도어도 동시에 억제된다는 연구 결과가 나왔다.
표현과 결정 경계를 동시에 분리하는 GJDNet이 다양한 그래프 연결 유형에서 적대적 공격에 일관된 강건성을 확인했다.
LLM에 삽입된 백도어 하나를 언러닝으로 제거하면 알려지지 않은 다른 백도어도 동시에 억제된다는 연구 결과가 나왔다.
