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这篇工作检验训练数据抽取是否跨语言：英语段落里记住的 PII，能否被其他语言的前缀逐字抽出。

TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别：提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆，只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表，但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。

本文研究 one-round 成员推断：只有一个目标模型、不能再训练参考模型时，如何仍做逐样本校准，并用于单次运行的 DP 审计。

这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆，给出该族的典范边界，再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。

CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。

WPMIA 是面向严格黑盒的 LLM 预训练数据成员推断：攻击者只能看到文本续写。

作者研究 量子原生访问下 QNN 的成员推断：对手不再只拿到固定测量的经典比特。

作者给出一个针对微调文本转语音模型的黑盒成员推断框架，分别审计说话人是否进入微调集，以及某一条文本–音频记录是否进入微调集。微调 TTS 以合成文本和参考语音双条件生成，既有生成模型 MIA 的单条件查询和图像/文本上的逐点比较不能直接套用。作者用 scorable extent 与 memorization elicitation 比较五种查询，认为只有 recitation（用目标转写和干净目标语音要求模型复现）同时满足两条，并把它作为主查询。

Q-SKEW 是针对微调扩散语言模型的 gray-box 成员推断指标，依据是 token 记忆增益随掩码率下降而增大、成员序列因此右偏。。

This work evaluates and hardens the confidentiality of LLM system instructions under encoded extraction. The authors are concerned with: when direct extraction has been rejected, whether the model still surrenders protected content when the same request is rewritten as a formatting or encoding task.

Zero2Text 是一种不训练 decoder、也不使用泄漏文本–向量对的文本 embedding 反演，针对 RAG 向量库在严格黑盒、目标域未知时的还原。

AttenMIA 是面向开源权重 LLM 的白盒、reference-free 成员推断：读内部注意力，而不是只看输出置信度，判断样本是否在训练集中。

ContextLeak 是一套用成员推断审计私有 ICL 的框架，目标是给 worst-case 泄漏一个经验下界，而不是只引用理论 ε。

Prometheus 是针对文生图市场 showcase 的训练无关提示词窃取：攻击者看不到在售文本，只用本地开源 proxy 恢复 subject 和 modifier，并希望换 subject 后风格仍在。