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10月9日 · 周五

隐私与数据泄露 · 论文

找到 22 篇

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  1. 防御arXiv 2605.19847

    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

    发表
    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。

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  2. 攻击arXiv 2608.04192

    研究者提出 SkillClone,仅凭正常提问即可克隆 LLM Agent 隐藏技能功能

    提出 SKILLCLONE,仅凭良性任务交互重构 Agent 隐藏技能功能

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    测试
    DeepSeek-Flash、DeepSeek-Pro、GLM-5.1 等 6 个
    摘要论文揭示了仅靠良性任务交互即可重构闭源智能体技能隐藏功能的风险,表明功能保密需要限制累积信息泄露。

    论文从功能保密视角系统研究了大语言模型智能体技能的行为重构威胁。

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  3. 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

    发表
    攻击者
    白盒、灰盒
    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。

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  4. 攻击arXiv 2607.25560

    SigLeak 可从执行轨迹推断专有 Agent 技能

    提出 SigLeak,从良性查询的执行轨迹推断专有 Agent 技能

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    测试
    GPT-5.4-mini、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个

    摘要提出了通过良性查询和对照轨迹推断黑盒专有技能的 SigLeak 框架,揭示了智能体执行可见性带来的行为侧信道泄露风险。

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  5. 攻击arXiv 2609.04382

    研究揭示 split-LLM 训练中返回梯度泄露真实行,前向隐私门仍通过

    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

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    Qwen3-0.6B、35B-A3B
    摘要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。

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  6. 攻击arXiv 2609.12448

    GraphProfiler 用个人知识图谱推断敏感属性并溯源到具体帖子

    提出 GraphProfiler,用个人知识图谱从帖子历史推断敏感属性并溯源

    发表
    测试
    Azure OpenAI GPT-4o
    摘要GraphProfiler 用源链接个人知识图谱做属性推断,准确率接近文本基线,并把证据定位到少量源帖。

    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。

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  7. 分析与理论arXiv 2609.33898

    研究揭示训练效率与模型脆弱性的权衡:高效训练更易受对抗与隐私攻击

    比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何

    发表
    测试
    ResNet-18、Swin Transformer、Qwen2.5-Math-7B-Instruct 等 7 个
    摘要效用匹配下,三种高效训练都伴随更高的隐私与对抗脆弱性及更尖的损失几何。

    作者在视觉分类和数学推理语言模型上,检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时,安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集,并用预训练微调对照从头训练。

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  8. 防御arXiv 2610.00209

    基于差分隐私扩散模型的能源时间序列插补:裁剪感知的目标条件化方法

    提出时间步感知目标条件化,改善差分隐私能源时序插补效用

    发表
    测试
    DiT-style Transformer、PatchTST、TimesNet 等 5 个
    摘要固定阈值 DP-SGD 下,v-prediction 加 ᾱt 加权降低能源时序插补误差,并降低后期低 SNR 的裁剪前梯度。

    作者研究固定阈值 DP-SGD 训练的扩散模型,如何在余弦调度的后期低 SNR 时间步避免 ε-prediction 产生易被裁剪的大梯度,从而做能源时序缺失值恢复。

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  9. 攻击arXiv 2610.01768

    LLMLeak:借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄

    提出 LLMLeak,把机密编进报错 URL,借聊天机器人网页抓取外传

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 等 15 个
    摘要LLMLeak 用报错 URL 借聊天机器人抓取外传秘密。

    LLMLeak 研究一种隐蔽外传:本地恶意软件已拿到机密,却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者,于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL,让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。

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  10. 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

    发表
    攻击者
    灰盒、黑盒
    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。

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  11. 防御arXiv 2609.15671

    QPriv-VL:面向视觉语言模型的问题引导 token 裁剪隐私防御

    提出 QPriv-VL,用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露

    发表
    测试
    LLaVA-1.5-7B、CLIP-ViT-L/14、Llama-2 等 4 个
    摘要QPriv-VL 在切层前按问题相关度与 DINOv2 敏感度剪视觉 token,作者称能在约四成 token 下兼顾准确率与四类攻击。

    QPriv-VL 把问题引导的视觉 token 剪枝做成分布式 VQA 的客户端隐私防御,而不是只做集中式推理加速。

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  12. 评测与基准arXiv 2609.33481

    IDUnlearn-Bench:面向视觉语言模型的个体级遗忘基准

    提出 IDUnlearn-Bench,评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留

    发表
    测试
    Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
    摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示:压低直接属性访问后,身份仍常能被反向查出、绑定或重构。

    IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人,而不只是答不出某条监督事实。

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  13. 分析与理论arXiv 2609.33909

    近重复家族干扰精确记录成员推断

    分析近重复族如何让精确记录成员推断误判为入训

    发表
    测试
    Pythia-2.8B、GPT-2、Qwen3.5-2B 等 5 个
    摘要近重复使干净参照 MI 把族级暴露当成精确记录。

    作者研究成员推断能否作为精确记录的数据来源证据。版权和来源审计需要的是该记录本身是否入训,而网页语料中的转载、镜像和轻改会让非同一近重复产生成员样分数。四世界审计用 E 表示精确记录是否入训、用 F 表示其近重复族是否在场,从而分开 H00 到 H10 的标准 MI、H00 到 H01 的族偏移,以及 H01 到 H11 的 exact-given-family。

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