车联网联邦学习中的干净标签投毒攻防博弈研究
该 arXiv 论文研究车联网联邦学习中干净标签投毒攻击与防御的交互。攻击方在特征空间将良性样本扰动至恶意特征极端，在不改变标签的情况下降低类别可分性；防御方提出特征一致性重标注方法检测并重标可疑样本。博弈论框架分析表明，攻击随被控节点数有效扩展，而该防御能在不损害干净准确率的情况下保持低攻击成功率。
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arXiv · cs.AIAI 评分1515
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分5959 VDB 发布 slopsquatting 数据集 收录 1927 个大模型幻觉包名
VDB 在 GitHub 发布 slopsquatting 数据集，收录大模型在普通编码任务中推荐、但注册表中不存在的 1927 个包名，其中 PyPI 961、npm 718、crates.io 169、Go 79。采集方式为每六小时向持有 API key 的模型发送固定编码任务并实时查证，无对抗性提示；数据以 CC BY 4.0 发布，作者提醒攻击者可能抢注这些包名，安装前应实时核查 https://vdb.ai.kr/ai/slopsquatting 。
推荐理由：数据集附有采集方法、字段定义和统计口径，读者可以直接用它做安装前检查或复现同样的扫描流程。