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完整标题与摘要 · 24 条- 会议论文USENIX Security 2025
深度带来虚假的隐私感：LLM 内部状态反演
提出四种针对 LLM 内部状态的反演攻击，能从中间层还原输入，如 Llama-3 中间层还原长医疗提示 F1 达 86.88，现有防御无法完全阻止。
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SoK：联邦学习中的梯度泄露
系统梳理梯度反演攻击并在多种设置下评估，发现其在实际训练中受限、脆弱且易于防御。
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增强梯度泄露攻击：真实联邦学习场景下的数据重建
提出 FEDLEAK，用部分梯度匹配和梯度正则化，在真实联邦学习设置下仍能高保真重建客户端数据，揭示显著隐私漏洞。
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Refiner：抵御联邦学习梯度泄露攻击的数据精炼防御
不扰动梯度而是构造与原始数据语义差异大、梯度对齐的鲁棒数据，在多个数据集上有效抵御最先进的梯度泄露攻击。
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我知道你说了什么：本地 LLM 推理中的硬件缓存侧信道
发现本地 LLM 推理中 token 值与位置的缓存侧信道泄露，设计无需特权的窃听攻击，还原输入输出文本的余弦相似度约 98%。
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DP-BREM：基于客户端动量的差分隐私与拜占庭鲁棒联邦学习
用客户端动量同时实现差分隐私和拜占庭鲁棒，并通过安全聚合去除可信服务器假设，隐私-效用权衡更优。
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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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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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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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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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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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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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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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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。
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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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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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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%。