O artigo investiga como a quantizacao pos-treino -- reduzir a precisao numerica de pesos e ativacoes -- altera a eficacia de ataques de inversao de modelo, que reconstroem dados sensiveis de treino ou de inferencia a partir das saidas do modelo. Usando um limite teorico sobre a mudanca de informacao mutua induzida pela quantizacao e um metodo de quantizacao sensivel a privacidade que aloca bits por importancia da tarefa, os autores encontram sensibilidade pronunciada em 4 bits e mostram, em reconhecimento facial, de palma da mao e de iris, que e possivel reduzir significativamente o sucesso de ataques de inversao com perda controlada de acuracia.
Fonte ↗Pesquisadores apresentam o primeiro framework de ataque de inferencia de pertencimento (membership inference) especificamente desenhado para modelos de texto-para-fala (TTS) ajustados finamente sobre vozes privadas. Testado contra tres modelos comerciais de ponta (CosyVoice2, F5-TTS e XTTS-v2), o ataque atinge AUC acima de 0,80 -- chegando perto de 1,0 em cenarios favoraveis -- tanto para identificar se um falante especifico esteve nos dados de treinamento quanto se um trecho de fala especifico foi usado.
Fonte ↗Pesquisadores desenvolvem algoritmos de ataque adaptativo que falsificam sistemas de autenticacao biometrica baseados em sinais EEG (eletroencefalograma) a partir de registros roubados, sem exigir nenhum conhecimento interno do classificador alvo -- um cenario mais realista do que estudos anteriores, que assumiam acesso total ao modelo. Testes em seis bases de dados publicas e tres condicoes de gravacao mostram que a vulnerabilidade varia muito conforme a abordagem de assinatura neural usada e a tarefa realizada durante a coleta do sinal.
Fonte ↗Pesquisadores apresentam o VIPatch, um adesivo físico disfarçado de curativo que engana simultaneamente sensores visíveis e infravermelhos usados em sistemas de detecção facial fundidos — uma combinação até então considerada mais resistente a ataques adversariais do que sensores isolados. O ataque atinge taxa de sucesso acima de 90% tanto no domínio digital quanto no físico, mantendo aparência discreta para observadores humanos.
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