SPARD: Defending Harmful Fine-Tuning Attack via Safety Projection with Relevance-Diversity Data Selection

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Chen, Shuhao, Jiang, Weisen, Gong, Yeqi, Luo, Shengda, Zhuo, Chengxiang, Li, Zang, Kwok, James T., Zhang, Yu
Formato:	Preprint
Publicado:	2026
Materias:	Machine Learning Artificial Intelligence Cryptography and Security
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2605.28030