paper-2229/openlvlm-mia
收藏Hugging Face2025-11-18 更新2025-11-30 收录
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资源简介：
OpenLVLM-MIA是一个受控基准，用于重新评估大型视觉语言模型上的成员推理攻击（MIA），该攻击超越了数据集引起的偏见。该基准包含了一个6000张图片的数据集，这些图片具有受控的成员和非成员分布，并在三个训练阶段具有地面真实的会员信息。
OpenLVLM-MIA is a controlled benchmark for reassessing membership inference attacks (MIA) on large vision-language models beyond dataset-induced biases. The benchmark consists of a 6,000-image dataset with controlled member/non-member distributions and ground-truth membership at three training stages.
提供机构：
paper-2229
