研究者提出隐蔽记忆注入攻击，利用不可信外部内容被静默写入 Agent 持久记忆并在此后作为可信状态复用。为评估该威胁，他们构建 WhisperBench，一个含 108 个案例、覆盖五类风险及事实与偏好投毒的基准，使用真实 IMAP/SMTP 邮件流程和真实邮件 Agent 技能进行全周期评测。攻击框架 MemGhost 通过环境代理模拟持久化 Agent 执行、目标代理将记忆采纳与会话隐蔽性转为密集奖励，再用监督微调和强化学习训练攻击策略，实现单封邮件的一次性载荷生成。
推荐理由论文提出针对持久化个人 Agent 的隐蔽记忆注入攻击，并给出跨框架、跨记忆后端的成功率数据，可供部署此类 Agent 的团队评估风险。
研究者介绍其获得 Pwnie Awards 最佳 AI 安全研究奖的工作，提出 Claude-Site Scripting 攻击。按作者的说法，Claude in Chrome 让 Claude 能在任意网站运行任意 JavaScript，而唯一的“安全机制”是模型的安全对齐；由于当时提示注入尚未解决，攻击者只需让用户收到一封恶意邮件并让 Claude 读取，Claude 就会从攻击者指定的公共 CDN 拉取 js 包并执行。演示视频展示了弹出 alert(1)、导出 Gmail 收件箱以及访问受害者 Google Drive 文件。该帖是两部分系列的第一部分。
推荐理由展示了浏览器 Agent 把模型对齐当作唯一安全机制时的攻击链，可帮助理解提示注入如何升级为数据窃取。
PleaseFix 研究提出一种针对智能体浏览器的通用攻击原语 HistoryFixing，把浏览历史变成攻击向量。攻击由 Stav 设计：用户访问恶意网站后，网站用攻击者控制的条目污染浏览器历史，进而污染浏览器 Agent 的上下文。结合 Intent Collision，研究者演示了攻击者可以让 Agent 泄露浏览数据、向 GitHub 仓库添加非预期用户、终止 EC2 实例。相关演示在 DEFCON 上展示，其中 Microsoft Edge 被用来演示泄露从未删除的浏览历史。
A new attack vector pwning all agentic browsers! Using what? Yep, your fav browser history! Introducing HistoryFixing! Visited our URL? Your browser history is pwned. Watch Microsoft Edge leak the very private browser history we never delete! See more below! #DEFCON @defcon @mbrg0 @p1njc70r
推荐理由该研究把浏览历史变成污染 Agent 上下文的通用攻击原语，并给出三类可复现的越界操作结果。
The Register 报道了名为 SalesBleed 的研究：Salesforce 的 Agentforce 读取攻击者通过公开表单提交的线索时，把其中的文本当作指令执行。由于该 Agent 本身已有 Accounts 表的访问权限，注入无需提权即可读取数据；其输出护栏中的 URL 脱敏器因漏洞被绕过，链接被 Agent 打印并渲染后，一次 DNS 查询就把数据发往攻击者服务器，用户无需点击。同一入口还让 Agent 在 Slack 线程中回复，既不需要用户确认，也不标明调用者身份，从而变成匿名钓鱼机器人。研究称这些都不需要错误配置，属于默认设置，Salesforce 现已完全修复相关问题。
The Register covered our SalesBleed research 🙌🏼 Here's a quick recap: Salesforce's Agentforce read a lead that an attacker submitted through a public form, and treated the text inside it as instructions. Since the agent already had access to the Accounts table, the injection didn't need to escalate anything to read it. Its output guardrail, a URL redactor, was bypassed due to a vulnerability, and once the link was printed by the agent and rendered, a DNS lookup sent the data to the attacker's server with no click required from the user. The same entry point also let the agent reply in Slack threads without requiring user confirmation and without indicating who invoked the agent, turning it into an anonymous phishing bot. None of this required a misconfiguration. It was the default setup. Salesforce has now fully fixed the issues. https://www.theregister.com/security/2026/09/24/salesforce-agentforce-vulns-allowed-0-click-crm-data-theft-anonymous-phishing/5298958
推荐理由Salesforce Agentforce 的默认配置被公开表单输入触发间接提示注入，可零点击窃取 CRM 数据，部署同类 Agent 的团队可据此检查表单入口与输出护栏。
我们劫持了 Perplexity Comet，访问了你的文件系统并窃取了敏感文件。全程只用了一封日历邀请 🧵当你对智能体浏览器信任过头时会发生什么 @StAJect0r #AgenticBrowsers #Comet
Mindgard 在 Amazon Kiro IDE 中发现一条数据外泄路径：攻击者控制的仓库内容被当作指令，诱导 Agent 读取本地敏感信息并写入 IDE 配置，最终由 IDE 自动发起网络请求把数据带出。测试针对 Windows 上的 Kiro IDE 0.7.45，在受信任与不受信任工作区中均复现。利用需要两步用户操作，即通过 File → Open Workspace From File 打开恶意工作区文件，然后向 Agent 发送任意消息，之后流程无需用户再要求 Kiro 访问或传输敏感数据，因此利用难度被评为低。Amazon 通过 HackerOne 验证了报告，并在 Kiro IDE 0.8.140 中修复；该提交获 40 美元 Amazon 商店礼品卡，CVE 资格仍在评估。
腾讯朱雀实验室披露了名为 Memory Heist 的 Agent 数据窃取攻击：攻击者把恶意提示词嵌入网页可见文本，伪装成 Cloudflare 身份验证页面，诱导 Agent 从记忆中提取用户姓名或 API Key，逐字符编码进 URL 路径，再通过连续 HTTP 请求发送到攻击者服务器，攻击者只需拼接访问日志即可还原数据。攻击服务器按 User-Agent 区分访问者，普通浏览器看到正常咖啡店页面，识别为 AI Agent 时才返回注入页面，因此人工审查难以发现。实验中目标 Agent 的 UA 为 MemoryAgent/1.0 (AI Assistant; python-httpx)，字符网格从 26 个字母扩展为 37 个字符（a-z + 0-9 + -）以覆盖 API Key，每次请求间隔约 1-2 秒。
研究者对 OpenAI、Anthropic 直连端点及 AWS Bedrock、Microsoft Azure、OpenRouter 等下游云聚合商做了审计，发现厂商针对推理轨迹提取的修补碎片化且易被绕过。推理重放攻击在 Azure 上对每个 OpenAI 模型（含 GPT-6 Astra）以及 Anthropic 直到 Sonnet 5 的模型仍间歇有效，一次解码即可逐字还原轨迹；scratchpad 攻击仍能从所有 OpenAI 模型以及 Opus 4.8、Sonnet 5 提取推理，目前只有 Opus 5、Fable 5、Fable 5.1 不暴露推理。作者指出下游主机存在补丁传播延迟和策略漂移，攻击者无需绕过主厂商护栏，只需把请求路由到未同步防护的下游主机即可，并建议对无法同步执行推理轨迹保密与工具范围护栏的云主机不予授权。
推荐理由作者实测多家云聚合商上的推理轨迹提取，指出厂商补丁在下游存在传播延迟，可据此检查多云部署的防护一致性。
研究者 Joachim Schaeffer 表示，过去几周他在研究一项名为 Stealing Reasoning Traces 的新工作，即利用漏洞窃取模型的推理轨迹。他提到可能并非只有他们利用了该漏洞，目前这些漏洞已被修补，更多细节将在后续推文中说明。
我觉得这实际上可能是改进后的 CoT 可控性在真实场景中的一个实例——模型越注意到自己"预算快用完了"，思考就变得越压缩 @tomekkorbak @MicahCarroll
研究者提出 Repeat-After-Me，一种黑盒自适应视觉提示注入方法，攻击者把指令隐藏在图片中，智能体读取后执行，导致 PII 泄露或调用恶意工具。作者称这是首个黑盒自适应视觉提示注入，论文见 https://arxiv.org/pdf/2609.04533。
研究者提出 LLMLeak，一种利用 LLM 网页抓取工具建立隐蔽信道的新型攻击向量：本地恶意软件无法直接联网，却可把机密编码进 URL，并以“迁移软件库”等良性任务为由让 LLM 访问该链接，攻击者再通过自己控制的 DNS 或网页服务器取回编码后的机密。作者指出，直接让 LLM 用生成代码发送数据的输入容易被检测、网络库通常也受限，而 LLMLeak 只依赖 LLM 获取网站信息的工具。在 11 个开放参数模型上的评测显示攻击成功率为 79.7%，作者还对真实聊天机器人做了案例研究。
Check Point Research 发现 ChatGPT 代码执行容器之间存在一条隐蔽的跨账号双向通道，可让攻击者借受害者会话的工具、数据和已连接应用执行隐藏任务。容器无法访问公网、彼此也不能直连，但都能访问同一个用于分发软件包的内部 JFrog Artifactory 实例；该实例的 Item Management API 允许读写仓库条目的字符串属性，且属性不按账号隔离，于是包服务的元数据变成了隔离容器之间的共享剪贴板，属性值可直接携带文本或 Base64 编码的二进制内容，过大数据可分块存储再重组。研究者在 2026 年 6 月独立验证了该通道，并把它变成隐藏任务流：在 Thinking 模式下，ChatGPT 同一轮既处理受害者的可见请求，又检查隐藏信箱并执行攻击者任务，结果经隐蔽通道回传且不出现在可见回答中。
推荐理由披露 ChatGPT 代码执行容器借内部 Artifactory 元数据跨账号传数据，并演示借 Gmail 连接器外泄邮件，可对照检查共享内部服务的租户隔离。
研究者提出 Repeat-After-Me，一种黑盒自适应视觉提示注入攻击，可诱导模型泄露个人身份信息或发起恶意工具调用。在良性用户提示与注入任务语义无关、且未口头授权的现实设定下，该方法在开源与商用前沿 VLM 上的攻击成功率分别超过 82% 和 47%，涉及 Qwen3.6-27B 与 GPT-5.5。优化后的注入在商用 VLM 和良性样本间具有一定可迁移性，并在自适应文本提示注入失效的场景中仍然有效。在一个接入 Discord 的真实 OpenClaw Agent 中，不受信任的用户可用一张轻度注入的图片覆盖其 TOOLS.md 文件，为之后的远程代码执行和密钥窃取等敏感行为铺路。论文还讨论了潜在防御手段。
推荐理由论文给出黑盒视觉提示注入在多个前沿 VLM 上的成功率，并演示了在真实 OpenClaw 智能体上覆写配置文件的完整链路。
作者提出 Proxy Manifold Alignment（PMA），一种针对隐私保护 LLM 中 Embedding-to-Embedding Obfuscation（E2EO）方案的密文到明文重建攻击。其核心观察是 E2EO 保留了原始语义结构，因此混淆后的向量流可视为一种符号即向量本身的未知分词语言，攻击被建模为从该未知语言到明文的翻译任务。PMA 仅需访问混淆向量流、目标分词器和公开语料，先用 Word2Vec 分别建模混淆流与公开语料的共现模式并构建两个代理嵌入向量，再基于结构相似性对齐两者的底层流形，最后把混淆向量映射回明文。实验结果显示，PMA 的明文恢复效果持续高于其他 SOTA 攻击方法。
作者在 Stable Diffusion XL 上复现了 Müller 等人针对 Tree-Ring 语义水印的 Reprompt 伪造攻击，使用原作者发布的代码，在免费档双 T4 GPU（每卡可用显存 14.6 GB）上运行，单卡显存明显低于原研究使用的 A40。三组共六次试验中，真实图像检出 6/6，干净图像 0/6，伪造图像 5/6，每次攻击耗时 325-332 秒。作者还从检测器源码中恢复了被丢弃的非中心卡方统计量，其恢复结果与已发布检测器完全一致，基于该统计量构造的两个分数在同一批 18 个观测上以 AUC 0.861 和 0.972 区分伪造组与干净零假设。
该论文指出，混合 FHE 推理中依靠输出置换加噪来保护模型保密性的方案在系统所需的正确性范围内失效。作者证明，对 d 输入的线性层，d+1 次合法查询即可精确恢复置换不变的层摘要，从而实现模型的完全区分；输入 DP 与模型保密性正交，且正确性受限的噪声下 shuffle 放大所需的本地 DP 前提无法成立。实验从 TFHE 记录中以零误差端到端恢复 SAFHIRE 风格 ResNet-20 的全部线性层，每层用 d+1 次查询，共 5712 次直接查询；在相同查询模型下，预训练 ImageNet 规模 CNN 与 ViT-B/16 也实现逐层精确恢复。
RemTraceNet 通过融合受限残差、局部关系、FFT/Haar 统计与块 DCT 证据，在原生分辨率下对不可见水印移除过程进行少样本取证检测。在 23 种移除流程和 10 种水印配置、每条流程 100 张攻击训练图像下，其 TPR@1%FPR 三种子宏平均为 82.75%–88.17%，比重新训练的 SRNet、ZhuNet 和 SiaStegNet 高出 10.80–15.68 个百分点。结果表明，擦除水印与擦除移除痕迹是两项不同挑战，移除痕迹在有限监督下仍可学习。
研究者提出 BAM（Burnashev Adaptive Posterior Matching）反馈编码方案，把黑盒 LLM 隐写重构为带因果无噪声反馈的序列通信问题，每个生成的 token 双方都能观察到并用于指导后续嵌入。该方法结合后验匹配与解码确认阶段，安全性通过密码学归约证明建立。在三个开源权重语言模型上，BAM 于约 50 个 token 内传输 8-bit 载荷，1000 次试验的消息错误率为 0-0.1%，而同等长度下最强的黑盒基线为 10-17%。作者据此展示了在多种对话场景中实现高通信速率的端到端通信协议。
研究者提出一种高容量神经隐写攻击，把医学图像编码为连续隐表示并嵌入模型初始化权重，模型导出后可直接从权重中重建隐藏图像。该方法用基于 StyleGAN2 的对抗自编码器学习紧凑隐码，并正则化使其匹配标准权重初始化统计量，从而让嵌入参数与干净模型在统计上保持一致；训练时注入噪声可提升对导出环节缓解措施的鲁棒性。载体模型在原本任务上仍保持可用，最多可将 99 个脑部 MRI 体数据嵌入一个 30MB 模型，且在会破坏此前比特级方案的缓解措施下仍可恢复。重建结果只是近似而非像素级精确，但嵌入内容在解剖上仍可辨认并可规模化恢复。
BRAC University 等机构的研究者提出 AgentTell，用于测量浏览器 Agent 的行为侧信道泄漏，即 Agent 在一个网站获取用户私密信息后，在另一个网站通过任务导向的选项选择无意泄露该信息。基准包含 20 个场景、100 个任务，每个任务先在 plant 网站让 Agent 获知秘密，再到 probe 网站选择与秘密对应的专属操作或不会泄露的通用操作。在六个模型上共评估 9,760 个会话，携带秘密的 Agent 在 61.1% 的会话中通过操作泄露信息，即使记忆里明确写下不得分享，仍在 56.7% 的这类会话中泄露；34.5% 的泄露会话中，Agent 的最终回复还错误地保证未披露任何信息。泄漏程度因秘密类型而异，个人属性、账户设置和物品归属关系泄漏最多，服务账户身份泄漏最少；若秘密在前一任务中被实际使用，泄漏概率更高。
推荐理由论文给出跨网站行为侧信道泄漏的量化结果，做浏览器 Agent 的团队可据此检查选项设计是否泄露用户隐私。
一篇综述将数据所有者、创作者、平台或审计方主动施加扰动与结构化信号以干扰未授权自动化、支持事后追责的做法称为"面向良性用途的对抗攻击"，并梳理了沿视觉资产生命周期分布的五个研究方向：分享阶段的隐私过滤器、针对未授权训练不可学习样本、防恶意编辑或模仿的生成式防护、用于访问控制的对抗验证码，以及传播后的来源溯源机制。作者按可迁移性、自适应性和部署就绪度统一评估这五类方法，发现多数防护仍主要针对静态或弱自适应对手验证，受控基准之外的证据依然稀缺。
研究者提出 DAEI，一种去噪感知的嵌入反演流程，用于在只能观测到加噪嵌入、无法获得干净嵌入目标的条件下重建原始文本。作者先分析现有生成式反演方法在该设定下失效的原因，将其归结为双重噪声陷阱，再用残差去噪自编码器结合生成式文本反演，并借助 Stein 无偏风险估计以无监督方式训练去噪器，使其仅凭含噪观测即可去噪。实验显示 DAEI 相比现有生成式反演基线在 BLEU 上取得约 154% 的相对提升，token 级 F1 与 ROUGE-L 也提升 32% 至 60%。该结果对简单高斯扰动即可防止嵌入泄露敏感信息的普遍假设提出质疑。论文 11 页、3 张图，已被 IEEE ICDM 2026 接收。
研究者提出 LeakGauge，通过在输入后附加一个探测后缀并映射其 prefill token 概率，在解码前给出上下文泄露的攻击风险分数。作者发现，直接使用机密内容初始 token 的探针不如内容无关、直接表述泄露行为的探针稳健。在包括 GLM-5.2（753B）和 Kimi-K3（2.8T）在内的 11 个 LLM 上，LeakGauge 对未见攻击的 AUROC 达到 0.944 至 0.996，且在内容换语言或攻击从逐字泄露转为语义泄露时信号保持稳定。通过激活引导干预，作者进一步表明该风险分数对模型内部与泄露相关的方向敏感。该检测器额外参数少于 0.5K，附加延迟为 10.34 ms，代码已公开。
研究者提出 ContextLeak，一种通过恶意工具窃取 LLM Agent 运行时上下文的攻击，目标是让 Agent 既选中该工具、又把上下文作为输入参数传给工具。作者指出，上下文外泄通常需要三个条件：Agent 选中恶意工具、Agent 将运行时上下文作为参数传入、工具实现把输入发送到攻击者控制的端点；已有工作主要关注第一和第三个条件，第二个条件此前基本未被探索。ContextLeak 用强化学习精心构造工具的名称和描述，由一个攻击 LLM 自动生成这些内容，并在具有多样化模拟 Agent 上下文的影子用户上对攻击 LLM 做强化学习微调，其关键技术贡献是针对上下文外泄目标设计的奖励函数。
研究者在微调扩散语言模型（DLM）上提出成员推断方法 Q-Skew，一种基于分位数加权偏度的指标，其依据是通过理论分析发现的 token 级记忆不对称现象。在多个微调数据集和模型上的实验显示，该方法优于现有基线。作者进一步表明 Q-Skew 还能用于 PII 提取等其他隐私侵犯场景，认为扩散语言模型存在此前未被充分探索的隐私攻击面，需要系统性的隐私评估。该论文共 18 页，已被 EMNLP 2026（Findings）收录。
研究者提出首个同时面向说话人级和录音级的黑盒成员推断攻击框架，用于检测语音数据是否被用于微调 TTS 模型。在查询生成上，作者刻画了可行查询空间并提出可评分范围与记忆诱发两条准则，评估五种代表性查询后认定朗读（recitation）效果最强；在表征工程上，从嵌入模型提取多层级语音表征，并对生成音频与目标音频做时间对齐以实现细粒度比较。
研究者提出 PMPA，一种针对基于 harness 的智能体的持久记忆投毒攻击，攻击者只需在外部来源中嵌入恶意指令，无需直接访问智能体框架。注入阶段把载荷藏在文本、图片或 PDF 的良性问答内容中，诱导智能体将其写入持久记忆；触发阶段在新会话中检索该记忆，在完成正常任务的同时执行额外动作造成隐私泄露。在 OpenClaw 与 Claude Code 上，以 DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3-Max 为底座模型，平均注入成功率与跨会话攻击成功率为 73.7%/55.5% 和 66.9%/81.7%，同时良性任务表现保持在 80% 以上。纯文本模态攻击效果最强，OpenClaw 上注入成功率接近 100%；日历场景跨会话成功率最高，达 96.7% 和 87.8%。
推荐理由论文给出跨会话记忆投毒在 Claude Code 与 OpenClaw 上的分项成功率，并显示提示层防御对已污染记忆几乎无效。
在车载边缘网络中，诚实但好奇的服务器可从联邦学习客户端上传的权重增量中近乎完美地推断客户端身份，在 UCI HAR 基准上五种攻击分类器、五种非 IID 划分下攻击准确率约 1.000。研究评估了固定裁剪 C=1.0 下扫描高斯噪声的轻量“先裁剪再加噪”防御，sigma 在 [0.1, 0.2] 区间可将攻击准确率压至接近随机，而 FL 精度相对损失低于 5%，并通过 Renyi 记账给出 (epsilon, delta)-DP 预算。集成 FL 以 1/K 匿名集上界提供结构性隐私且无噪声代价；HAR 被明确定位为车载 IMU 数据的代理基准。
针对量子机器学习（QML）隐私风险的研究，考察了具备量子计算能力与量子信息输出访问权的用户/对手对QML模型的成员推理攻击。研究表明，量子访问与量子计算能力的提升会带来可证明的理论隐私泄露和实证对抗增益，但QML的概率性质使理论与实证对抗优势之间存在差距。现有QML隐私泄露研究低估了新兴量子原生访问机制下的隐私泄露程度。
论文提出 LLM 助手在私密起草中删除或替换某条目后，仍可能在说明修改时重新暴露该条目，作者称之为修订痕迹。在三个公开对话语料库的实测分析中，共识别出 26,753 条修订请求，其中 2,363 条（8.8%）留下修订痕迹。作者构建了 RevLeakBench，覆盖五个场景的 100 项任务，分对话与 Agent 两条轨道，测量痕迹出现率、被撤回条目的可恢复率、痕迹位置和必要内容保留率。在六个模型上，两条轨道约一半的交付物在撤回后仍陈述了该修改，仅看交付物的读者可从约 13% 的交付物中恢复被撤回内容；即使告知模型整条回复将转发给接收方，仍有 36.4% 的交付物留下修订痕迹。
研究者提出细粒度分布式后门攻击框架 FDBA，用动态触发器生成与嵌入向量优化，在更少投毒样本下实施攻击。该方法基于 Canny 算法提取图像边缘特征并注入 Laplacian 噪声，再经 RGB 通道分解隐藏分布式触发器，同时用嵌入向量对比学习把投毒样本拉向目标类中心。在 CIFAR-10 上，目标 ASR 介于 70% 至 90% 时，FDBA 相比 DBA 减少 37.4%–48.4% 的投毒比例；Non-IID 极端异构下保留 84.7% 的 IID 攻击性能，DBA 降至 73.5%，并能绕过主流防御机制。
研究者提出 Word-level Probability MIA（WPMIA），一种面向严格黑盒场景的成员推断攻击，用于判断某段文本是否被纳入大语言模型的训练语料。该方法通过蒙特卡洛采样结合局部核平滑估计词级生成概率，再聚合成序列级似然估计，并构造不同前缀条件下的似然以放大成员与非成员之间的分布差异。在多个开源大语言模型上，WPMIA 一致优于现有黑盒基线；在 GPT-5-Chat、Gemini-2.5-Flash 和 Claude-4.5-Haiku 等闭源模型上，平均 TPR@5%FPR 达到 42.0。论文共 17 页、5 张图、17 张表，代码已公开。
这篇 SoK 系统梳理了 25 项利用模型解释输出实施隐私攻击的研究，涵盖模型窃取、成员推断和模型反演，并将属性推断视为部分反演。作者指出，现有工作常只按黑盒或白盒标注，掩盖了对手实际获得的解释信号差异，因此把模型知识与解释获取分开，归纳出五条路径：目标方发布、攻击者自行推导、二次披露、特权访问和公开全局产物。在这些路径下，解释会降低窃取成本，通过解释统计量、recourse 距离和解释引导的鲁棒性暴露成员信号，并支持对私有输入做空间或代数重建。
针对差分隐私合成文本发布，研究提出子群定向成员推断博弈，将目标池设为显式参数，在四个数据集、三种生成器（DP-SGD 微调、API 提示、激活引导）和五个隐私预算下审计了 32 个代理。审计显示合成发布确实泄露子群成员身份，既有攻击系统性低估该泄露；DP 在各预算下大幅降低平均泄露，但剩余泄露集中，十分之一记录约占 40%，且噪声对随机记录的去泄露效果强于高风险记录，哪些记录泄露取决于发布机制而非记录本身。
针对代码生成基准数据泄漏导致评测虚高的问题，研究者提出 CGMIA（Code-Generation-specific Membership Inference Attack），通过在基准样本子集上微调影子模型构建成员与非成员标注数据，并融合 CodeBLEU、编辑距离、测试通过率、困惑度等专家特征与 CodeBERT 嵌入语义特征进行集成学习，判断样本是否进入目标模型训练集。在八个代码生成基准上，CGMIA 多数情况下优于八种现有成员推理方法，并有效检出 StarCoder-7B 训练数据中已知泄漏的 APPS 样本。
一项在 GLUE SST-2 情感数据集上的受控基准测试比较了 TF-IDF + Logistic Regression 与微调 DistilBERT 在 loss-threshold 成员推理攻击（MIA）下的隐私泄露情况。DistilBERT 开发集准确率 0.9466、macro F1 0.9460，Logistic Regression 为 0.8756 和 0.8727，但两者均泄露成员信号，攻击 AUC 分别为 0.5615 和 0.5800。
研究发现，来自重尾自正则化框架的 WeightWatcher 谱指标可替代昂贵的影子模型，用于评估机器学习模型的成员推理攻击（MIA）风险。在图像与表格分类任务上，stable rank 与整体 MIA 成功率呈强正相关，Log alpha-Norm 在低假阳性区间与 MIA 脆弱性持续负相关，且这两种关联均强于泛化差距所给出的结果。这表明神经网络谱中包含过拟合常规指标未能捕捉的隐私泄露信息，为可扩展的隐私审计提供了新方向。
研究者提出 Pairwise Likelihood MIA（PL-MIA），将高斯似然比（GLR）统计量与总体校准、Cauchy 组合检验结合，用于审计机器学习模型的成员隐私风险。该方法对查询点与未参与训练的参考点做成对比较得到 p 值，再用 Cauchy 组合检验聚合连续信号，保留被二值投票丢弃的证据强度。实验显示，在低假阳性关键区间，PL-MIA 的真阳性率（TPR）较强基线提升超过 25%。
论文提出 CIG-MIA，一种基于上下文信息增益的成员推断攻击，用于判断某文档是否属于 RAG 系统的知识库，覆盖灰盒与纯文本黑盒两种访问设定。其思路是显式注入候选文档对成员与非成员影响不同：文档已可通过检索获得时注入带来的额外支持很小，文档不在库中时注入引入新证据、似然增益更大。灰盒设定下直接由 token 级似然计算该增益，黑盒设定下用轻量代理估计器结合语义相似度与精确匹配特征，从生成文本中估计同一增益。