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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 SKILLCLONE，仅凭良性任务交互重构 Agent 隐藏技能功能
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。
提出 Staged Decoding 与指令跟随训练，减少推理轨迹隐私泄露
本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性：隐私指令是指令，轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。
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
提出基准 OLMo-Detect 评测 LLM 成员推断
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
提出 SigLeak，从良性查询的执行轨迹推断专有 Agent 技能
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。
提出 aiXamine 黑盒基准，统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡
aiXamine 是一套黑盒评测协议，用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy，而不是再产出一个能力分。
提出 SCALPEL，用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实
SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法，面向与保留数据重叠的窄目标。
提出 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出 LeakGauge，用行为后缀的 prefill 对数概率检测上下文泄露
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
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。。
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 RAPID，离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器
证明量子原生访问会增强量子模型的成员推断优势
作者研究 量子原生访问下 QNN 的成员推断：对手不再只拿到固定测量的经典比特。
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
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。
系统比较解释获取路径下的抽取、成员推断与反演
提出 CGMIA，用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏
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。
检验权重谱度量能否代理成员推断泄漏
作者在 MLP 上检查 WeightWatcher 谱统计是否与 online LiRA 同向，以便不看数据、不训练 shadow 模型就做模型级成员风险筛查。放出前的审计要知道训练成员会不会被认出来。LiRA 依赖大量 shadow 模型，候选一多就难以逐个跑。
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。