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原创针对微调 LLM 的高准确率 MIA：SPV-MIA (NeurIPS 2024)

本文提出自校正概率波动成员推理攻击方法SPV-MIA，针对微调大语言模型的隐私泄露问题实现突破性进展。该研究通过自提示机制构建参考数据集（PDC模块）和概率变化指标（PVA模块）两大创新，首次在非过拟合场景下将攻击准确率提升至90%以上。实验表明，该方法在跨模型、跨数据集场景中保持稳定性能，且对差分隐私防御具有强鲁棒性。研究不仅改进了现有成员推理攻击框架，更为大语言模型遗忘学习领域的隐私评估提供了新范式。

2025-10-20 22:51:38 611

原创快速入门LLM Unlearning: Large Language Model Unlearning明确设置、目标与评估体系这篇文章就够了

摘要：字节跳动2024年论文《Large Language Model Unlearning》提出LLM遗忘技术框架，包含三大核心场景（移除有害输出、删除版权内容、减少幻觉）和三大优势（数据成本低、计算效率高、针对琵）。研究提出梯度上升+多损失协同优化方法，在仅用*mallfraction RL皇后计算时间的情况下，实现有害率的希望逾越 Conexión 7%、版权泄露率<1%、幻觉率降低70%。论文建立了LLM遗忘 boven的评估体系，但存在回复质量局限、复杂改写binary攻击鲁棒性不足等问题，

2025-10-15 23:06:39 877

原创 Tool Unlearning for Tool-Augmented LLMs 提出工具遗忘概念，LLM Unlearning 的细分场景，大模型遗忘下的MIA优化

本文提出首个针对工具增强型大型语言模型（Tool-Augmented LLMs）的工具遗忘（Tool Unlearning）方法TOOLDELETE，旨在安全移除特定工具（如废弃API）的使用能力。该方法通过工具知识删除（TKD）、知识保留（TKR）和通用能力保留（GCR）三大约束实现精准遗忘，并创新性地设计了LiRA-Tool评估方案，利用阴影样本验证工具功能的彻底移除。实验表明，TOOLDELETE在3个数据集上比传统方法显著提升遗忘效果（遗忘工具准确率降低9.8%），同时保留其他工具性能和通用能力。该

2025-10-13 22:25:48 1038

m0_61440484的博客

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原创 SOUL:Second-Order UnLearning 基于动态迭代的二阶遗忘框架LLM 遗忘框架（优化器方向论文）

原创 A Closer Look at Machine Unlearning for Large Language Models 提出新的评估体系+抗幻觉、防过度无知的遗忘策略

原创 LLM unlearn：An embarrassingly simple approach to recover unlearned knowledge基于模块级显著性的大学习率遗忘框架（SURE）

原创操作系统课程设计：文件管理系统QTC++实现可视化界面多目录多用户

原创东北大学2024软件工程期末考试回忆&复习指南

原创生成markdown流程图文件的格式（语法）

原创【汇编语言】第三章微型计算机8086的结构 | 东北大学

原创【C语言数据结构】冒泡排序

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原创【C语言数据结构】最小生成树Kruskal（克鲁斯卡尔）算法 | 原理和代码

原创【C语言数据结构】快速排序（交换排序） | 原理+完整代码

原创【C语言数据结构】最小生成树Prim算法 | 原理和代码

原创线性查找、折半（二分）查找、分块查找（静态查找）原理+完整代码

原创 C语言数据结构二叉排序树的建立、插入、删除、查找操作（原理+完整代码）

原创 C语言数据结构平衡二叉树（AVL树）原理和代码

原创 C语言数据结构先、中、后序线索化二叉树并输出(完整代码)

原创 C语言数据结构二叉树的层序、先序、中序、后序遍历（完整代码）

空空如也

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