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10月9日 · 周五

隐私与数据泄露 · 论文

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  1. 评测与基准arXiv 2609.35408

    研究揭示 LLM 交付物修订痕迹导致的无意泄露,并提出 RevLeakBench 基准

    提出 RevLeakBench 测量交付物修订痕迹造成的无意泄露

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.6、GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro 等 6 个
    摘要修订痕迹让撤回项重新进入交付物。

    修订痕迹指模型按要求删掉或换掉一项后,又在交代这次修改时把它写进给第三方的交付物。

    深度解读完整解读
  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
    Qwen2.5-Coder (3B)、CodeGemma (2B)、DeepSeek-Coder (1.3B) 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
已经到底了