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Oct 12 · Monday
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About this collection Collection in progress We are building a large AI safety paper collection to help researchers find work related to their interests. Papers are collected automatically andfiltered only for relevance to AI safety , without judging quality, novelty or reading value. The default “Annotated first” shows papers with tags or published paper analyses first. Each group is ordered by original publication date, newest first, with undated papers last. “Newest first” uses publication dates only. This order is not a quality ranking.
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提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
Published Oct 6
Evaluated models BERT (4.4M-340M) , ViT (22M-307M) , Pythia (70M-2.8B) and others5 Abstract TRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异，证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。
用翻译前缀做跨语言训练数据提取，恢复英语训练文本中的 PII
Published Oct 5
Evaluated models GPT-Neo 1.3B , GPT-Neo 2.7B , GPT-J 6B and others7 Abstract 跨语言 TDE 能恢复英语记忆的 PII，转移随多语训练和措辞保真变化。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。
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
Published Oct 5
Evaluated models LLaDA-8B-Instruct , Dream-v0-Instruct-7B , LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct Abstract 通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出 TRACER，从权重差识别扩散模型被擦除概念
Published Oct 5
Evaluated models Stable Diffusion v1.5 , Stable Diffusion 3 , FLUX.1 and others5 Abstract TRACER 用权重足迹识别未披露擦除概念并估计个数，作者称数秒内完成且准确率高于对照。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。
衡量分裂学习中梯度相对激活对客户文本重建的额外贡献
Published Oct 3
Evaluated models GPT-2 (openai-community/gpt2, 124M) , Qwen3-0.6B Abstract 激活已恢复大部分 token。这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏：激活单独能恢复多少，训练回传的梯度再增加多少，以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。
提出 UNTAG，绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
Published Oct 2
Evaluated models Llama2 (7B) , Llama3 (8B) , Qwen2.5 (7B) Abstract 作者用 UNTAG 评估 trigger-tag，认为其不能充当开放权重滥用检测的主要边界。UNTAG 是针对开放权重 LLM 上条件滥用检测 trigger-tag 的统一攻击评估：信号可以在解码期注入，也可以写进权重，但攻击者若能改输出或改已发布权重，检测可以失效。
提出 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
Published Oct 1
Evaluated models GPT-2 Small , GPT-2 Medium , GPT-2 Large and others6 Abstract 提出无真实私有监督的恢复攻击 ReGap，实验显示微调可通过自生成数据唤醒模型潜在隐私关联，突显后适应隐私风险。
提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱
Published Oct 1
Evaluated models Qwen2.5-7B-Instruct , Gemma-2-9B-IT , Llama-3.1-8B-Instruct and others4 Abstract KAS 用核梯度做局部自适应转向，并在线性核下恢复 DiM。Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
提出用扰动蒸馏本地代理并离线过滤来提取黑盒模型凭据
Published Sep 29
Evaluated models DeepSeek-Coder-7B , LLaMA-3-8B , Qwen2.5-Coder-7B and others6 Abstract 论文提出扰动蒸馏与离线过滤两阶段框架，实现了 output-only 访问下延迟降低的黑盒大模型 API key 提取。
提出用邻居分数替代参考模型的单轮成员推断
Published Sep 29
Evaluated models 目标分类模型（架构与训练流程遵循 Aerni et al.） Abstract 邻居查询在单模型上恢复逐样本校准，合成邻居加早期检查点最接近 LiRA。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。
提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习，攻破蒸馏防御
Published Sep 29
Evaluated models Qwen2.5-0.5B , Qwen2.5-1.5B , Qwen2.5-3B and others12 Abstract 更现实的蒸馏攻击是蒸馏后再 RL。这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型：攻击者经合法 API 收集闭源推理数据，先蒸馏自有模型，再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御，会漏掉后续 RL，从而高估防御。
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
Published Sep 28
Evaluated models Qwen2.5-7B-Instruct , Qwen2.5-14B-Instruct , Llama-3.1-8B-Instruct and others4 Abstract 论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
提出跨架构攻击 CSR，用概念分数参数重学习恢复文生图被擦除概念
Published Sep 27
Evaluated models FLUX.1-dev , Stable Diffusion-v1.4 提出 Leaky，用新鲜轨迹的 token 对数概率差推断 OPD 训练记录成员身份
Published Sep 27
Evaluated models Qwen3-1.7B , Qwen3-4B , Qwen3.5-2B and others5 攻破混合 FHE 推理的置换式保密，精确恢复线性层排序谱
Published Sep 11
Evaluated models ResNet-20 , ResNet-56 , ResNet-50 and others12 提出 Collapse，从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型
Published Sep 9
Evaluated models BERT-Base , ViT-Base , Qwen2.5-0.5B and others4 Abstract Oprior 是四原语复合的安全边界，Collapse 利用列方向泄漏抽取替代模型，Oext 只被同一攻击评测。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。 。
提出严格黑盒成员推断 WPMIA，用采样估计词级概率判断训练成员
Published Sep 8
Evaluated models OPT-6.7B , Pythia-6.9B , LLaMA-13B and others12 Abstract WPMIA 从续写估计词级似然并对比前缀，黑盒上多数优于所列基线。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。
提出 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
Published Sep 7
Evaluated models BERT-base , RoBERTa-base , T5-base and others6 证明量子原生访问会增强量子模型的成员推断优势
Published Sep 5
Evaluated models 4-qubit 24-parameter QNN（PennyLane 模拟，目标与影子模型同结构） Abstract 量子原生访问使 QNN 成员推断优势按 C⪯M⪯Q 增加，有限影子模型留下可上界的经验差距。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。
揭示拆分训练返回梯度以零支撑暴露诱饵行并泄露训练内容
Published Sep 4
Evaluated models Qwen3-0.6B , 35B-A3B Abstract 论文揭示拆分训练中反向梯度零支撑完全暴露诱饵行，联合视图突破门控，裁剪加噪可有效缓解。这是一项关于双节点大语言模型拆分训练系统的系统安全案例研究，揭示了评估工具遗漏反向信道所导致的静默隐私失效。