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
- arXiv
- 2605.19847
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
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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- 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
- arXiv
- 2608.04192
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
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。
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。
摘要UnAct 用前向激活做类别遗忘。
UnAct 是一种事后类别遗忘：删除请求可以只有少量该类图像，且没有标签和保留数据。它不用梯度，只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。
- 防御arXiv 2602.24210
研究者提出 Staged Decoding 与 SFT 数据集，减少大推理模型推理轨迹中的隐私泄露
提出 Staged Decoding 与指令跟随训练，减少推理轨迹隐私泄露
- arXiv
- 2602.24210
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要用一般指令跟随训练加分段解码，可降低轨迹隐私泄露，但数学效用下降。
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。
- 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
- 攻击arXiv 2610.06093
研究评测训练数据提取风险的跨语言迁移
用翻译前缀做跨语言训练数据提取，恢复英语训练文本中的 PII
- arXiv
- 2610.06093
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击提取与窃取
摘要跨语言 TDE 能恢复英语记忆的 PII，转移随多语训练和措辞保真变化。
这篇工作检验训练数据抽取是否跨语言：英语段落里记住的 PII，能否被其他语言的前缀逐字抽出。
摘要激活已恢复大部分 token。
这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏：激活单独能恢复多少，训练回传的梯度再增加多少，以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。
- 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
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。
- 防御arXiv 2610.02418
Whiteout：用混淆样本阻止 LLM 泄露个人敏感信息
提出 Whiteout，用伪装样本微调覆盖个人敏感信息关联
- arXiv
- 2610.02418
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 评测与基准arXiv 2610.02986
OLMo-Detect：面向 LLM 成员推断的多阶段混淆控制基准
提出基准 OLMo-Detect 评测 LLM 成员推断
- arXiv
- 2610.02986
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击提取与窃取
- 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
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 2610.01871
研究者提出 IMMRAG 攻击，可从多模态 RAG 数据存储中提取医学与文档图像
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
- arXiv
- 2610.01871
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 攻击者
- 黑盒
- 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
- arXiv
- 2607.25560
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 攻击者
- 黑盒
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 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
- arXiv
- 2609.04382
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 攻击提取与窃取
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。
- 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
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。
- 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
- arXiv
- 2608.20554
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
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。
- 攻击arXiv 2609.35699
论文：蒸馏防御在蒸馏后强化学习下易被攻破
提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习，攻破蒸馏防御
- arXiv
- 2609.35699
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
摘要更现实的蒸馏攻击是蒸馏后再 RL。
这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型：攻击者经合法 API 收集闭源推理数据，先蒸馏自有模型，再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御，会漏掉后续 RL，从而高估防御。
- 防御arXiv 2609.34591
TULIP：按输入定位层级的定向大模型遗忘方法
提出 TULIP，按输入定位形成层并去除目标 token 对齐以实现定向遗忘
- arXiv
- 2609.34591
- 发表
- 场景
- 模型与 API
摘要TULIP 在形成结束的层去掉遗忘目标对齐，多数设置下 FQ 更高，4-bit 下 FQ 下降。
TULIP 是一种逐输入选择层的表示级遗忘方法，目标是去掉遗忘答案的形成、留下读出。输出级方法可能只压低特定回答的似然。RMU、LUNAR 等则对全部遗忘样本共用一层。