另有 71 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 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联
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。
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
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。
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
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。
比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何
作者在视觉分类和数学推理语言模型上，检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时，安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集，并用预训练微调对照从头训练。
提出 TC-UAP，用身份级多帧扰动保护视频免被定制复现身份
作者要解决的是：发布前如何给视频加不可见扰动，使片段既不能被拿去微调视频扩散模型，也不能被抽帧做 image-to-video。
提出时间步感知目标条件化，改善差分隐私能源时序插补效用
作者研究固定阈值 DP-SGD 训练的扩散模型，如何在余弦调度的后期低 SNR 时间步避免 ε-prediction 产生易被裁剪的大梯度，从而做能源时序缺失值恢复。
提出扩散潜空间地理扰动防御，抑制视觉语言模型泄露精确地理位置
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。
提出连续潜码隐写，把医学影像写入模型权重以绕过导出限制
提出 UNMERGE，用任务向量低秩分解做概念级遗忘
UNMERGE 把近似机器遗忘写成模型合并的逆运算：从已微调的合并任务向量里减去一个学出来的低秩遗忘分量。作者要处理的是概念级请求（一个类或一个语义组），而不是任意单条记录。梯度上升、重标注、蒸馏和显著性方法都靠把遗忘损失写进权重，作者认为它们超参脆弱、无法表达遗忘与保留的共享方向，也缺少逐层诊断。
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
综述视觉内容全生命周期中的所有者侧对抗防护方法
Adversarial attacks for good 是一篇视觉内容所有者侧保护的综述：把长期作为攻击来研究的扰动和结构化信号，反过来交给数据所有者、创作者、平台或审计方使用。
提出 VERITAS，用双边背书剪除本地隐私图学习中的投毒节点
VERITAS 是面向本地差分隐私图学习的投毒防御协议，按 trust-but-verify 在保持 ϵ-LDP 的同时剪除伪造节点。
提出联邦学习细粒度分布式后门框架 FDBA，用动态触发与对比嵌入降低投毒比例
提出 Adaptive Diffusion Freezing，降低扩散模型的成员推理风险
占位。
提出 QPriv-VL，用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露
QPriv-VL 把问题引导的视觉 token 剪枝做成分布式 VQA 的客户端隐私防御，而不是只做集中式推理加速。
提出 PrivDrift 基准，审计话题漂移后的用户秘密复述
论文提出一种在旧款 GPU 上实现可验证差分隐私（DP）训练的框架，用 CPU 侧 TEE 配合不受信任的 GPU 完成校验。
TEE-Certified DP 用已部署的 CPU TEE 监视不可信旧 GPU 上的 DP-SGD，使监管方能在不看训练数据的情况下检查声明的隐私机制是否被执行。