攻击arXiv 2610.01365
ReGap：无需真实隐私数据即可通过微调重新提取模型隐私关联
提出 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
- arXiv
- 2610.01365
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-2 Small、GPT-2 Medium、GPT-2 Large 等 6 个
摘要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。
- 攻击arXiv 2609.00873
研究提出 Q-Skew：利用 token 级记忆不对称对微调扩散语言模型做成员推断
提出 Q-SKEW，利用 token 级记忆不对称推断微调扩散语言模型的成员
- arXiv
- 2609.00873
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- LLaDA-8B-Base、LLaDA-8B-Instruct、Dream-Base-7B 等 4 个
- 攻击提取与窃取
摘要Q-SKEW 用 token 损失差的右偏区分微调 DLM 成员，并可辅助 PII 排序。
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。。
- 攻击arXiv 2609.09865
CGMIA：用成员推理攻击检测代码生成基准的数据泄漏
提出 CGMIA，用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏
- arXiv
- 2609.09865
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- Qwen2.5-Coder (3B)、CodeGemma (2B)、DeepSeek-Coder (1.3B) 等 5 个
- 攻击提取与窃取
摘要CGMIA 融合相似度、通过率、困惑度与 CodeBERT，在模拟泄漏上优于八个 MIA 基线。
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。
- 攻击arXiv 2609.14649
CIG-MIA：利用上下文信息增益对 RAG 系统发起成员推断攻击
提出 CIG-MIA，用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份
- arXiv
- 2609.14649
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Llama-2-13b-chat-hf 等 6 个
摘要CIG-MIA 用注入前后的答案似然差推断 RAG 库成员，灰盒可分性高于所列基线。
CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击，同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。
已经到底了