另有 61 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
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。
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。
Lemley 与 Cooper 认为，生成式模型的权重是否构成受保护作品的版权法“副本”，取决于该作品能否被直接了当地从输出中提取。。
提出匹配比较校准，界定生成训练序列何时算可抽取记忆
Cooper 等人从第一性原理重写 extractable memorization：生成训练文本只有在概率高过匹配非训练文本的可预测性基线时，才支持记忆声称。
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
摘要剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER：Fair-Speech 上族群差扩大，作者建议看最差组。
提出 k-ALeBi 偏差探针，主动审计黑盒模型的多组公平性
k-ALeBi 把黑盒多组公平审计写成跨组比较函数的学习，而不是先重构分类器。
提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
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 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
提出置换方案，精确模拟离散到连续信道并用于变速率压缩与差分隐私估计
Rowan、Phan 与 Khisti 研究离散输入、连续输出信道的模拟：共享随机样本数固定，长块长用 polar 码与多层编码降到 O(n log n)。。信道模拟要让解码器的 Y 服从 P_{Y|X}，同时把消息长度压向 I(X。
提出端到端全同态加密方案 ODIN，在云端密文上完成推理以保护提示词
ODIN 是面向 Llama 的服务器侧 CKKS 推理系统：客户加密提示词，诚实但好奇的服务器用明文权重在密文上算完 Llama-3，只返回结果密文。
提出混合 CKKS/TFHE 的隐私保护 LLM 解码框架 ROSETTA
ROSETTA 是面向 LLM decode 的混合 CKKS/TFHE 隐私推理框架，目标是在 honest-but-curious 两方设定下，让服务器在密文上完成解码，同时保住权重和用户输入。
提出多草稿水印投机采样 MPFR，同时保持无偏水印与采样效率
MPFR 是一种基于泊松过程的多草稿投机采样，用来同时提高解码效率并嵌入无偏水印。
提出 VidMark 水印方案，核验视频生成模型的输出来源与所有权
Huang 等人提出一套面向视频生成模型的生成内嵌水印方案，用来同时判断一条视频是否来自受保护模型，以及一个嫌疑模型是否为该模型的拷贝。
提出变长反馈编码 BAM，在生成文本中隐蔽传输秘密载荷
提出成对无失真水印 TTMARK，增强低熵下的机器文本检测
TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印：对相邻 token 的联合分布重加权，而不是逐 token 独立重加权。
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
提出 Cocktail 水印，共嵌稳健与脆弱信号以溯源并发现篡改
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。