Weimin Lyu

Présentation de TABDet, une nouvelle méthode pour détecter les attaques par porte dérobée dans les tâches de traitement du langage naturel.

Examen des préoccupations de confidentialité et des solutions pour les grands modèles de langage dans les données textuelles.

Examiner les vulnérabilités des modèles de langage clinique et leur impact sur la sécurité des patients.

TrojVLM expose des vulnérabilités dans les modèles de langage visuels aux attaques de backdoor.