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完整标题与摘要 · 24 条- 会议论文USENIX Security 2025
更少查询的增强型 label-only 成员推断攻击
提出 DHAttack，围绕单样本到固定点的边界距离做成员推断，仅需 5 至 30 次查询，部分情况下 [email protected]%FPR 比基线高一个数量级以上。
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AGNNCert：以确定性认证防御图神经网络的任意扰动
首个针对边、节点和节点特征任意扰动的 GNN 确定性认证防御，适用于节点与图分类，并优于现有认证防御。
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基于 Rowhammer 的木马注入：翻转一个比特即可给 DNN 植入后门
提出 ONEFLIP，仅翻转全精度模型的单个比特即可植入后门，攻击成功率平均 99.6%，且能抵御后门防御。
- 会议论文USENIX Security 2025
重新审视后门攻击中训练与推理触发器的强度
发现训练与推理触发器强度不匹配反而能增强攻击并提升隐蔽性，混合强度训练使最坏情况攻击成功率从 10.61% 升至 92.77%。
- 会议论文USENIX Security 2025
树皮上的裂缝：利用公开知识移除 Tree-Ring 水印
仅需公开的 VAE 即可近似潜空间并移除 Tree-Ring 水印，检测 AUC 从 0.993 降至 0.153，且优于需完全访问模型的攻击。
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GPUHammer：针对 GPU 显存的 Rowhammer 攻击切实可行
首次在 NVIDIA GDDR6 GPU 上实现 Rowhammer 攻击，注入比特翻转并篡改 ML 模型，使准确率最多下降 80%。
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以 Agent 对抗 Agent：自动检测 LLM Agent 中的污点型漏洞
提出 AgentFuzz 定向灰盒模糊测试，在 20 个开源 Agent 中发现 34 个高危 0-day，已分配 23 个 CVE。
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VAPD：具备对抗鲁棒性的 PDF 恶意软件取证异常检测模型
基于重构误差的异常检测模型，用于识别恶意 PDF 并定位异常区域，准确率 99.54%，在四种对抗攻击框架下鲁棒性优于现有工作。
- 会议论文USENIX Security 2025
Aion：抵御恶意参与者的多轮单掩码安全聚合
提出高效鲁棒的单掩码安全聚合方案，容忍恶意客户端与聚合器并抵御投毒，速度较 Flamingo 提升 563.64 倍。
- 会议论文USENIX Security 2025
评估基于 LLM 的个人信息提取及其对策
系统评测 LLM 从公开资料中提取个人信息的攻击，发现其优于传统方法，并提出基于提示注入的缓解策略，可将攻击降至传统方法水平。
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Scoop：缓解基于溯源的媒体认证中的重拍攻击
利用深度传感与深度估计检测误导性重拍，在 iPhone 上准确率约 95%，三星手机 74%。
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不安全的 LLM 搜索：AI 网页搜索安全风险的量化分析与缓解
对七个商用 AI 搜索引擎做首次安全风险量化，发现良性查询也常返回恶意 URL，并提出基于 Agent 的防御，仅损失约 10.7% 可用信息。
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从 Meme 到威胁：开源视觉语言模型的仇恨 Meme 理解与诱导仇恨内容生成
评估 7 个开源 VLM 对仇恨 meme 的理解，发现其缺乏有效拒答防护，易被滥用生成仇恨言论，部分输出被判定有害。
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GradEscape：针对 AI 生成文本检测器的基于梯度的规避攻击
提出首个基于梯度的 AIGT 检测器规避方法，在多个数据集和两个商用检测器上超过现有规避方法，并给出防御思路。
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修正机器遗忘中的隐私与效果度量：一种新的推断攻击视角
提出 RULI 框架，用双目标攻击在逐样本粒度上度量遗忘效果与隐私风险，发现现有遗忘基准中的隐私风险被低估。
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SLOTHE：加密数据上非算术神经网络函数的惰性近似
提出惰性近似方法，在 FHE 下对 BERT 类模型推理降低近似误差并提升精度与延迟，也可用于 MPC 协议。
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向 Stable Diffusion 模型植入偏见后门（B^2）
用少量带自然文本触发词的恶意样本向扩散模型注入任意偏见，成本仅 10–15 美元，且难以在不知偏见的情况下检测。
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TORCHLIGHT：揭示隐藏于 Tor 网络中针对无云 IoT 设备的真实攻击
结合 LLM 思维链分析 Tor 流量检测针对 IoT 的威胁，12 个月内发现 45 个漏洞，其中 29 个为零日。
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PoiSAFL：针对拜占庭鲁棒半异步联邦学习的可扩展投毒攻击框架
提出隐蔽投毒框架，通过三个模块构造不可检测的恶意模型，可击败三类典型拜占庭鲁棒防御。
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面向大语言模型的提示混淆
提出提示混淆，生成功能等价但不泄露原系统提示信息的表示，效用与原提示相当，三种去混淆攻击均无法提取有意义信息。
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Chimera：欺骗图像重拍检测器与深度伪造检测器的数字签名伪造照片
提出端到端攻击 Chimera，用硬件感知的 GAN 补偿器生成带数字签名的伪造图像，同时绕过深度伪造检测和重拍检测，攻击成功率高。
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LLMmap：大语言模型指纹识别
通过主动发送精心设计的查询，仅需约 8 次交互即可以超过 95% 的准确率识别 42 种 LLM 版本，且对系统提示和 RAG 等场景稳健。
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基于训练产物的免费记录级隐私风险评估
提出 LT-IQR，利用训练中的逐样本 loss 轨迹识别最易受成员推断攻击的样本，无需额外训练 shadow model，precision@1% 达 92%。
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DeBackdoor：数据受限下检测深度模型后门的演绎框架
通过优化平滑的攻击成功率目标演绎搜索触发器，仅需前向传播即可逆向后门，在多种攻击与模型上检测效果近乎完美。