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10月9日 · 周五

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  1. 评测与基准arXiv 2608.20554

    aiXamine:跨维度评测 LLM 安全、安全(security)与隐私权衡

    提出 aiXamine 黑盒基准,统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡

    发表
    测试
    Phi-4、openai/gpt-5-mini、openai/gpt-4o 等 15 个
    摘要aiXamine 用九服务黑盒协议比较百余个模型,作者称单轴信任度进展可能削弱其他轴。

    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。

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  2. 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

    发表
    攻击者
    灰盒
    测试
    Phi-2 (2.7B)、Qwen2.5-Coder (3B)、CodeGemma (2B) 等 5 个
    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。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2609.36331

    无需参考模型:用邻居样本校准单轮成员推理攻击

    提出用邻居分数替代参考模型的单轮成员推断

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    stable-diffusion-v1-5、目标分类模型(架构与训练流程遵循 Aerni et al.)、CLIP ViT-B/32 等 4 个
    摘要邻居查询在单模型上恢复逐样本校准,合成邻居加早期检查点最接近 LiRA。

    本文研究 one-round 成员推断:只有一个目标模型、不能再训练参考模型时,如何仍做逐样本校准,并用于单次运行的 DP 审计。

    深度解读完整解读
已经到底了