攻击arXiv 2610.09981
研究：LLM 路由决策日志可推断用户医疗、自伤等敏感话题
提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击
- arXiv
- 2610.09981
- 发表
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- RouteLLM (BERT router)、GPT-4、GPT-3.5 等 6 个
摘要论文揭示并测量了 LLM 路由决策在无文本日志中的敏感话题泄露，验证了按类别公平性防御的有效性与边界。
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- 攻击arXiv 2610.09920
研究：多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- colpali-v1.2、colpali-v1.3、Tomoro-ColQwen3-8B 等 13 个
- 攻击arXiv 2610.04195
MemLeak 研究：多租户 Agent 共享向量记忆库存在跨用户记忆泄露
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
- arXiv
- 2610.04195
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 2.5 Flash、text-embed-3-small、Claude Sonnet 4.5 等 5 个
- 攻击arXiv 2610.06848
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)、GPT-2 (124M-1.5B) 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。
- 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 2607.25560
SigLeak 可从执行轨迹推断专有 Agent 技能
提出 SigLeak，从执行轨迹比对中推断专有智能体技能
- arXiv
- 2607.25560
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 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。
- 攻击arXiv 2608.09867
研究者利用加密推理块跨模型兼容性窃取专有 LLM 推理链
利用加密思维块的跨模型重放，诱导弱模型逐字转写专有推理链
- arXiv
- 2608.09867
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra 等 15 个
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞，提出了低成本提取方法并给出防御方案。
- 攻击arXiv 2609.14003
FlowSeal：用信息流控制阻断 LLM Agent 的隐私泄露
提出 FLOWSEAL，在工具边界以信息流控制阻断智能体隐私泄露
- arXiv
- 2609.14003
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-4.1-mini、Gemini-Flash-2.5、DeepSeek-V3.2 等 4 个
摘要作者分析大模型智能体隐私检查与攻击面重合问题，提出外部拦截防御 FLOWSEAL 并验证有效性。
- 攻击arXiv 2609.06749
PMA 攻击：针对隐私保护 LLM 中嵌入到嵌入混淆的语义流形对齐方法
提出 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
- arXiv
- 2609.06749
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- BERT-base、T5-base、Gemma-7B 等 6 个
- 攻击arXiv 2609.10117
研究揭示基于混淆的端侧 LLM 保护方案的安全边界
提出 Collapse，从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型
- arXiv
- 2609.10117
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- BERT-Base、ViT-Base、Qwen2.5-0.5B 等 4 个
摘要Oprior 是四原语复合的安全边界，Collapse 利用列方向泄漏抽取替代模型，Oext 只被同一攻击评测。
这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆，给出该族的典范边界，再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。
- 攻击arXiv 2609.10611
WPMIA：面向严格黑盒大模型的词级概率成员推断攻击
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
- arXiv
- 2609.10611
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Gemini-2.5-Flash、GPT-5-Chat、OPT-6.7B 等 12 个
- 攻击提取与窃取
摘要WPMIA 从续写估计词级似然并对比前缀，黑盒上多数优于所列基线。
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。
- 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
- CodeGemma (2B)、Qwen2.5-Coder (3B)、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
- GPT-5.4-mini、Gemini-3.1-Flash-Lite、Llama-3.1-8B-Instruct 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。
- 攻击arXiv 2609.36941
研究者提出针对黑盒 LLM 的实用密钥提取框架
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
- arXiv
- 2609.36941
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-Codex 5.3、DeepSeek-Coder-7B、LLaMA-3-8B 等 8 个
- 攻击提取与窃取
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。
- 攻击arXiv 2609.33985
研究：众包微调数据投毒可放大专有指令抽取
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
- arXiv
- 2609.33985
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Gemma-3-4B-Instruct、gemini-3.6-flash、Qwen2.5-7B-Instruct 等 6 个
摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
已经到底了