论文揭示多租户 RAG 账号合谋使隐私泄露随账号数线性增长
提出零知识审计协议,核验多租户 RAG 的合谋差分隐私
- arXiv
- 2605.19847
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- MultiTenantRAGService、FAISS、HNSW (M=64, efcstr=200, efq=128) 等 4 个
摘要揭示多租户 RAG 合谋泄露按根号 k 放大,提出带零知识证明的无泄露审计协议。
论文针对多租户 RAG 服务在多账户协同攻击下隐私边界失效的问题展开研究。
另有 602 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出零知识审计协议,核验多租户 RAG 的合谋差分隐私
论文针对多租户 RAG 服务在多账户协同攻击下隐私边界失效的问题展开研究。
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
提出 GraphProfiler,用个人知识图谱从帖子历史推断敏感属性并溯源
GraphProfiler 是一个可审计的 LLM 敏感属性画像器:用源链接个人知识图谱,把推断落到具体帖子。
提出 Meerkat,聚类并用智能体搜索审计 Agent 轨迹库的跨轨迹违规
Meerkat 是事后审计方法,用来在智能体轨迹仓库里找出单条看不出、合在一起才违反自然语言安全属性的见证。
提出 GUARD,在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘,使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
提出 MOLE 基准,评测监控器对智能体内部威胁的检出能力
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准,旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。
提出 LeakGauge,用行为后缀的 prefill 对数概率检测上下文泄露
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 CIG-MIA,用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份
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。
提出 ORBIT 框架,评测多智能体系统中的攻击、合谋与多类防御
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御,逐动作监控不迁移到合谋。
提出策略条件轨迹审计器 MATE,判断移动 Agent 是否违反可编辑安全策略
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器,在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。
摘要梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照,复杂方法会被知情攻击认出,多说话人更差。