MemHunter: Automated and Verifiable Memorization Detection at Dataset-scale in LLMs
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Wu, Zhenpeng, Lou, Jian, Zheng, Zibin, Chen, Chuan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
DeMem: Privacy-Enhanced Robust Adversarial Learning via De-Memorization
par: Luo, Xiaoyu, et autres
Publié: (2024)
par: Luo, Xiaoyu, et autres
Publié: (2024)
LLMCloudHunter: Harnessing LLMs for Automated Extraction of Detection Rules from Cloud-Based CTI
par: Schwartz, Yuval, et autres
Publié: (2024)
par: Schwartz, Yuval, et autres
Publié: (2024)
Clients Collaborate: Flexible Differentially Private Federated Learning with Guaranteed Improvement of Utility-Privacy Trade-off
par: Li, Yuecheng, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Yuecheng, et autres
Publié: (2024)
The Landscape of Memorization in LLMs: Mechanisms, Measurement, and Mitigation
par: Xiong, Alexander, et autres
Publié: (2025)
par: Xiong, Alexander, et autres
Publié: (2025)
Privacy-Preserving Mechanisms Enable Cheap Verifiable Inference of LLMs
par: Pal, Arka, et autres
Publié: (2026)
par: Pal, Arka, et autres
Publié: (2026)
Bayesian Perspective on Memorization and Reconstruction
par: Kaplan, Haim, et autres
Publié: (2025)
par: Kaplan, Haim, et autres
Publié: (2025)
Blockchain-empowered Federated Learning: Benefits, Challenges, and Solutions
par: Cai, Zeju, et autres
Publié: (2024)
par: Cai, Zeju, et autres
Publié: (2024)
Verifying LLM Inference to Detect Model Weight Exfiltration
par: Rinberg, Roy, et autres
Publié: (2025)
par: Rinberg, Roy, et autres
Publié: (2025)
SolPhishHunter: Towards Detecting and Understanding Phishing on Solana
par: Li, Ziwei, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Ziwei, et autres
Publié: (2025)
Randomized Masked Finetuning: An Efficient Way to Mitigate Memorization of PIIs in LLMs
par: Joshi, Kunj, et autres
Publié: (2025)
par: Joshi, Kunj, et autres
Publié: (2025)
ASTRA: An Automated Framework for Strategy Discovery, Retrieval, and Evolution for Jailbreaking LLMs
par: Liu, Xu, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Xu, et autres
Publié: (2025)
CryptoTrain: Fast Secure Training on Encrypted Dataset
par: Xue, Jiaqi, et autres
Publié: (2024)
par: Xue, Jiaqi, et autres
Publié: (2024)
OrgForge-IT: A Verifiable Synthetic Benchmark for LLM-Based Insider Threat Detection
par: Flynt, Jeffrey
Publié: (2026)
par: Flynt, Jeffrey
Publié: (2026)
Verifiable Unlearning on Edge
par: Maheri, Mohammad M, et autres
Publié: (2025)
par: Maheri, Mohammad M, et autres
Publié: (2025)
A Survey of Zero-Knowledge Proof Based Verifiable Machine Learning
par: Peng, Zhizhi, et autres
Publié: (2025)
par: Peng, Zhizhi, et autres
Publié: (2025)
Generate-then-Verify: Reconstructing Data from Limited Published Statistics
par: Liu, Terrance, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Terrance, et autres
Publié: (2025)
No More Guessing: a Verifiable Gradient Inversion Attack in Federated Learning
par: Diana, Francesco, et autres
Publié: (2026)
par: Diana, Francesco, et autres
Publié: (2026)
RobPI: Robust Private Inference against Malicious Client
par: Xue, Jiaqi, et autres
Publié: (2026)
par: Xue, Jiaqi, et autres
Publié: (2026)
ShieldAgent: Shielding Agents via Verifiable Safety Policy Reasoning
par: Chen, Zhaorun, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Zhaorun, et autres
Publié: (2025)
Filter-then-Verify: A Multiphase GNN and ModernBERT Framework for Social Engineering Detection in Email Networks
par: Khadka, Barsat, et autres
Publié: (2026)
par: Khadka, Barsat, et autres
Publié: (2026)
Quantifying Memorization and Privacy Risks in Genomic Language Models
par: Nemecek, Alexander, et autres
Publié: (2026)
par: Nemecek, Alexander, et autres
Publié: (2026)
PrivORL: Differentially Private Synthetic Dataset for Offline Reinforcement Learning
par: Gong, Chen, et autres
Publié: (2025)
par: Gong, Chen, et autres
Publié: (2025)
ZKBoost: Zero-Knowledge Verifiable Training for XGBoost
par: Melissaris, Nikolas, et autres
Publié: (2026)
par: Melissaris, Nikolas, et autres
Publié: (2026)
TFHE-Coder: Evaluating LLM-agentic Fully Homomorphic Encryption Code Generation
par: Kumar, Mayank, et autres
Publié: (2025)
par: Kumar, Mayank, et autres
Publié: (2025)
MLRan: A Behavioural Dataset for Ransomware Analysis and Detection
par: Onwuegbuche, Faithful Chiagoziem, et autres
Publié: (2025)
par: Onwuegbuche, Faithful Chiagoziem, et autres
Publié: (2025)
Localizing Paragraph Memorization in Language Models
par: Stoehr, Niklas, et autres
Publié: (2024)
par: Stoehr, Niklas, et autres
Publié: (2024)
RPP: A Certified Poisoned-Sample Detection Framework for Backdoor Attacks under Dataset Imbalance
par: Lin, Miao, et autres
Publié: (2026)
par: Lin, Miao, et autres
Publié: (2026)
Trident: Improving Malware Detection with LLMs and Behavioral Features
par: Saul, Rebecca, et autres
Publié: (2026)
par: Saul, Rebecca, et autres
Publié: (2026)
On Benchmarking Code LLMs for Android Malware Analysis
par: He, Yiling, et autres
Publié: (2025)
par: He, Yiling, et autres
Publié: (2025)
Automated Consistency Analysis of LLMs
par: Patwardhan, Aditya, et autres
Publié: (2025)
par: Patwardhan, Aditya, et autres
Publié: (2025)
Privacy-Preserving Verifiable Neural Network Inference Service
par: Riasi, Arman, et autres
Publié: (2024)
par: Riasi, Arman, et autres
Publié: (2024)
Expressive Losses for Verified Robustness via Convex Combinations
par: De Palma, Alessandro, et autres
Publié: (2023)
par: De Palma, Alessandro, et autres
Publié: (2023)
RL Is a Hammer and LLMs Are Nails: A Simple Reinforcement Learning Recipe for Strong Prompt Injection
par: Wen, Yuxin, et autres
Publié: (2025)
par: Wen, Yuxin, et autres
Publié: (2025)
Contrastive Unlearning: A Contrastive Approach to Machine Unlearning
par: Lee, Hong kyu, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Hong kyu, et autres
Publié: (2024)
BoBa: Boosting Backdoor Detection through Data Distribution Inference in Federated Learning
par: Jiang, Zhengyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Jiang, Zhengyuan, et autres
Publié: (2024)
Extracting Memorized Training Data via Decomposition
par: Su, Ellen, et autres
Publié: (2024)
par: Su, Ellen, et autres
Publié: (2024)
Unveiling Privacy, Memorization, and Input Curvature Links
par: Ravikumar, Deepak, et autres
Publié: (2024)
par: Ravikumar, Deepak, et autres
Publié: (2024)
Automated Detection and Analysis of Data Practices Using A Real-World Corpus
par: Srinath, Mukund, et autres
Publié: (2024)
par: Srinath, Mukund, et autres
Publié: (2024)
Mitigating the Structural Bias in Graph Adversarial Defenses
par: Fang, Junyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Fang, Junyuan, et autres
Publié: (2025)
Quantifying the Noise of Structural Perturbations on Graph Adversarial Attacks
par: Fang, Junyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Fang, Junyuan, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
DeMem: Privacy-Enhanced Robust Adversarial Learning via De-Memorization
par: Luo, Xiaoyu, et autres
Publié: (2024) -
LLMCloudHunter: Harnessing LLMs for Automated Extraction of Detection Rules from Cloud-Based CTI
par: Schwartz, Yuval, et autres
Publié: (2024) -
Clients Collaborate: Flexible Differentially Private Federated Learning with Guaranteed Improvement of Utility-Privacy Trade-off
par: Li, Yuecheng, et autres
Publié: (2024) -
The Landscape of Memorization in LLMs: Mechanisms, Measurement, and Mitigation
par: Xiong, Alexander, et autres
Publié: (2025) -
Privacy-Preserving Mechanisms Enable Cheap Verifiable Inference of LLMs
par: Pal, Arka, et autres
Publié: (2026)