TranScope:利用 CPU 性能计数器对 Transformer 做成员推断攻击
提出 TRANSCOPE,用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
- arXiv
- 2610.06848
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- BERT (4.4M-340M)、ViT (22M-307M)、Pythia (70M-2.8B) 等 5 个
摘要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。
提出 TRANSCOPE,用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
摘要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。
提出 UNTAG,绕过开源权重模型的 trigger-tag 滥用检测
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。
提出黑盒攻击 DRIFT,偏转生成轨迹以去除扩散水印
提出变长反馈编码 BAM,在生成文本中隐蔽传输秘密载荷
提出针对微调 TTS 的黑盒成员推断攻击
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。
提出 RAPID,离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
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
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。
提出用扰动蒸馏本地代理并离线过滤来提取黑盒模型凭据
摘要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 Leaky,用新鲜轨迹的 token 对数概率差推断 OPD 训练记录成员身份
提出用邻居分数替代参考模型的单轮成员推断
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。