摘要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。
- 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
- 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
- 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 2609.33136
Leaky Students：针对 on-policy distillation 的成员推断攻击
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
- arXiv
- 2609.33136
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击提取与窃取
已经到底了