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完整标题与摘要 · 24 条- 会议论文USENIX Security 2025
AUDIO WATERMARK：面向黑盒语音数据集版权保护的动态无害水印
用风格迁移生成动态水印并借助 OOD 特征避免植入有害后门，在黑盒模型上验证成功率达 95%，并能抵御 8 种攻击场景。
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SEAF：面向两方安全推理的动态精度激活函数安全计算
提出线性近似加动态精度的激活函数安全求值框架，GELU 等函数显著快于 Iron 和 Bolt，不再成为安全推理瓶颈。
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持续学习中的持久后门攻击
提出 Blind Task 与 Latent Task 两种持久后门，在多种持续学习算法下成功率高，并能规避 SentiNet、I-BAU 等防御。
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刻画 MrDeepFakes 性深度伪造交易市场
系统分析最大的性深度伪造市场的经济模式、受害目标与创作讨论，发现规则执行松散，并揭示此前未记录的攻击动机与资源获取手法。
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PrivacyXray：通过语义一致性与概率确定性检测 LLM 隐私泄露
基于 LLM 内部状态的层内与层间语义相似度及概率分布检测隐私泄露，在五个 LLM 上平均准确率 92.69%，比现有方法高 20.06%。
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面向预训练大语言模型的仅标签成员推断攻击
提出 PETAL，用逐 token 语义相似度近似输出概率并计算困惑度，仅凭生成文本即可推断成员，效果可比基于 logits 的攻击。
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BarraCUDA：边缘 GPU 确实会泄露 DNN 权重
利用卷积部分和的电磁侧信道相关分析，从 Nvidia Jetson 上运行的真实 CNN 中恢复模型参数。
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ML/AI 会议审稿人分配中文本匹配对串通攻击的脆弱性
证明即使没有竞标，串通的审稿人和作者也能利用基于机器学习的文本匹配分配机制被分到目标论文，并指出具体漏洞与改进建议。
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Red Bleed：针对人脸生物识别认证系统的近红外呈现攻击
用不到 400 美元的定制 LCD 和 VAE 将可见光人脸转为近红外并换脸，成功攻破 Windows Hello 等商用近红外人脸认证，已获微软确认。
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针对视觉语言模型的成员推断攻击
首次研究 VLM 指令微调数据的成员推断，利用样本对 temperature 的敏感性提出四种方法，在 LLaVA 上仅 5 个样本即可达到 AUC 超过 0.8。
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THEMIS：面向部署后端侧深度学习模型的实用知识产权保护
自动重构端侧只读模型的可写版本并嵌入水印以防模型窃取，在 403 个真实 App 上成功率 81.14%。
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评估基于视觉相似性的钓鱼检测模型的有效性与鲁棒性
在 45.1 万真实钓鱼网站上评估检测模型，发现真实场景表现差，且易被 logo 篡改与对抗扰动规避。
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翻译中的发现：用生成式语言模型攻击内存访问模式
FIT 攻击用编码器-解码器模型利用页面访问序列的相关性，在机密计算环境中还原 AI/ML 推理和语义搜索的对象访问，准确率 71.7% 至 99.9%。
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图神经网络中的分布式私有聚合
提出基于安全多方计算的 DPA 聚合方法，保证节点级差分隐私，在六个数据集上优于现有隐私保护 GNN。
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用 PANTS 增强 ML 网络流量分类器的鲁棒性
PANTS 结合对抗 ML 与 SMT 求解器生成对抗输入，并用于对抗训练，找到对抗输入的概率优于基线，鲁棒性提升 52.7%。
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Whispering Under the Eaves：针对商用与 LLM 驱动 ASR 系统的用户隐私保护
提出 AudioShield，在潜空间生成可迁移通用对抗扰动保护实时语音，在四个商用 ASR API 与 LLM 驱动 ASR 上有效，音质较好并能抵御自适应对策。
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差异化隐私脆弱性：定向属性推断攻击与防御
提出 disparity inference 攻击识别高风险群体，并给出首批定向属性推断攻击，准确率显著更高，同时提出兼顾模型性能的缓解技术。
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Private Investigator：用优化提示从 LLM 中提取个人身份信息
提出优化提示生成与选择策略的攻击框架，从微调模型中提取 PII，比现有攻击多提取最多 1,254 个邮箱、634 个电话和 5,087 个姓名。
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当 LLM 联网：联网 LLM 的新兴威胁
评估联网 LLM Agent 在个人信息网络攻击中的威力：PII 收集精度达 95.9%，仿冒帖 93.9% 被判为真实，钓鱼点击率提升 46.67%，现有防护不足。
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隐形但被检测：LiDAR 目标检测的物理对抗阴影攻击与防御
Shadow Hack 利用物体阴影在 LiDAR 点云中实施攻击，仿真与实物均达到极高成功率；同时提出 BB-Validator 防御。
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TwinBreak：基于孪生提示的 LLM 安全对齐越狱
把安全机制视为嵌入式后门，用结构相似的孪生提示定位并剪枝安全相关参数，在五家厂商 16 个 LLM 上成功率 89% 至 98%。
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用户对通用 LLM 聊天机器人用于心理健康的安全与隐私态度
通过 21 次访谈发现用户缺乏风险意识，误以为受 HIPAA 保护，并提出“无形脆弱性”概念与保护建议。
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LLMxCPG：基于代码属性图引导大语言模型的上下文感知漏洞检测
结合代码属性图切片与 LLM 做漏洞检测，代码量缩减 67.84–90.93%，F1 较基线提升 15–40%，对语法改动保持稳健。
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看好守卫者！增强鲁棒性的扩散模型的安全风险
提出 DIFF2 攻击，在扩散采样中植入恶意过程，显著削弱对抗净化与鲁棒性认证的效果。