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
- 测试
- Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5 等 15 个
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。
隐私与数据泄露 · 论文
另有 77 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 分析与理论arXiv 2609.33898
研究揭示训练效率与模型脆弱性的权衡：高效训练更易受对抗与隐私攻击
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
- arXiv
- 2609.33898
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ResNet-18、Swin Transformer、Qwen2.5-Math-7B-Instruct 等 7 个
- 攻击提取与窃取
摘要效用匹配下，三种高效训练都伴随更高的隐私与对抗脆弱性及更尖的损失几何。
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。
- 防御arXiv 2609.12378
Odin：面向隐私保护 Llama 3 8B 推理的开源端到端 FHE 实现
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
- arXiv
- 2609.12378
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Meta-Llama-3-8B、Llama-3-8B（THOR-style baseline）
摘要ODIN 用可复用的特征主序打包和联合误差预算，在单张 H100 上完成 Llama-3-8B 的 CKKS 推理。
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。
- 防御arXiv 2609.38239
推理层安全：防御对抗性推理与基础设施滥用
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
- arXiv
- 2609.38239
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- gradient-boosted detector (GBDT/XGBoost)
- 攻击arXiv 2609.00873
研究提出 Q-Skew：利用 token 级记忆不对称对微调扩散语言模型做成员推断
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
- arXiv
- 2609.00873
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- LLaDA-8B-Base、LLaDA-8B-Instruct、Dream-Base-7B 等 4 个
- 攻击提取与窃取
摘要Q-SKEW 用 token 损失差的右偏区分微调 DLM 成员，并可辅助 PII 排序。
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。。
- 攻击arXiv 2609.01723
研究者提出针对微调 TTS 模型的黑盒成员推断攻击
提出针对微调 TTS 的黑盒成员推断攻击
- arXiv
- 2609.01723
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- CosyVoice2、F5-TTS、XTTS-v2
摘要黑盒 TTS 成员推断以 recitation 加分层语音表示为分数，说话人级强于记录级，DP-SGD 可压到随机附近。
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。
- 攻击arXiv 2609.05702
量子原生访问下量子机器学习（QML）的隐私风险刻画
证明量子原生访问会增强量子模型的成员推断优势
- arXiv
- 2609.05702
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- 4-qubit 24-parameter QNN（PennyLane 模拟，目标与影子模型同结构）
- 攻击提取与窃取
摘要量子原生访问使 QNN 成员推断优势按 C⪯M⪯Q 增加，有限影子模型留下可上界的经验差距。
作者研究 量子原生访问下 QNN 的成员推断：对手不再只拿到固定测量的经典比特。
- 防御arXiv 2609.10608
Adaptive Diffusion Freezing：抵御成员推理攻击的隐私保护扩散模型
提出 Adaptive Diffusion Freezing，降低扩散模型的成员推理风险
- arXiv
- 2609.10608
- 发表
- 场景
- 模型与 API
摘要占位。
占位。
- 攻击arXiv 2609.10611
WPMIA：面向严格黑盒大模型的词级概率成员推断攻击
提出严格黑盒成员推断 WPMIA，用采样估计词级概率判断训练成员
- arXiv
- 2609.10611
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- OPT-6.7B、Pythia-6.9B、LLaMA-13B 等 12 个
- 攻击提取与窃取
摘要WPMIA 从续写估计词级似然并对比前缀，黑盒上多数优于所列基线。
WPMIA 是面向严格黑盒的 LLM 预训练数据成员推断：攻击者只能看到文本续写。
- 其他arXiv 2609.10627
SoK 综述：可解释性 AI 如何成为机器学习隐私攻击面
系统比较解释获取路径下的抽取、成员推断与反演
- arXiv
- 2609.10627
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Linear、two-layer ReLU、convolutional network 等 15 个
- 攻击提取与窃取
- 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
- arXiv
- 2609.09865
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- Qwen2.5-Coder (3B)、CodeGemma (2B)、DeepSeek-Coder (1.3B) 等 5 个
- 攻击提取与窃取
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。
- 可解释性arXiv 2609.11780
用权重谱密度预测隐私泄露：WeightWatcher 谱指标可作为成员推理攻击脆弱性的代理
检验权重谱度量能否代理成员推断泄漏
- arXiv
- 2609.11780
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- MLP-1×4096、MLP-2×1024、MLP-2×2048 等 11 个
- 攻击提取与窃取
摘要作者认为谱度量与泛化差距互补，有望用于无数据的模型级筛查。
作者在 MLP 上检查 WeightWatcher 谱统计是否与 online LiRA 同向，以便不看数据、不训练 shadow 模型就做模型级成员风险筛查。放出前的审计要知道训练成员会不会被认出来。LiRA 依赖大量 shadow 模型，候选一多就难以逐个跑。
- 评测与基准arXiv 2609.30094
PrivDrift：审计活跃 LLM 对话中话题漂移下的用户秘密泄露
提出 PrivDrift 基准，审计话题漂移后的用户秘密复述
- arXiv
- 2609.30094
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-OSS-120B、DeepSeek-R1、Qwen3-VL-235B
- 攻击arXiv 2609.36941
研究者提出针对黑盒 LLM 的实用密钥提取框架
提出用扰动蒸馏本地代理并离线过滤来提取黑盒模型凭据
- arXiv
- 2609.36941
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- DeepSeek-Coder-7B、LLaMA-3-8B、Qwen2.5-Coder-7B 等 8 个
- 攻击提取与窃取
摘要论文提出扰动蒸馏与离线过滤两阶段框架，实现了 output-only 访问下延迟降低的黑盒大模型 API key 提取。
- 评测与基准arXiv 2609.33481
IDUnlearn-Bench：面向视觉语言模型的个体级遗忘基准
提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留
- arXiv
- 2609.33481
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-2B、Qwen3-VL-4B、Qwen3-VL-8B 等 6 个
摘要IDUnlearn-Bench 用四族探针显示：压低直接属性访问后，身份仍常能被反向查出、绑定或重构。
IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。
- 攻击arXiv 2609.33136
Leaky Students：针对 on-policy distillation 的成员推断攻击
提出 Leaky，用新鲜轨迹的 token 对数概率差推断 OPD 训练记录成员身份
- arXiv
- 2609.33136
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3.5-2B 等 5 个
- 攻击提取与窃取
- 分析与理论arXiv 2609.33909
近重复家族干扰精确记录成员推断
分析近重复族如何让精确记录成员推断误判为入训
- arXiv
- 2609.33909
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Pythia-2.8B、GPT-2、Qwen3.5-2B 等 5 个
- 攻击提取与窃取
摘要近重复使干净参照 MI 把族级暴露当成精确记录。
作者研究成员推断能否作为精确记录的数据来源证据。版权和来源审计需要的是该记录本身是否入训，而网页语料中的转载、镜像和轻改会让非同一近重复产生成员样分数。四世界审计用 E 表示精确记录是否入训、用 F 表示其近重复族是否在场，从而分开 H00 到 H10 的标准 MI、H00 到 H01 的族偏移，以及 H01 到 H11 的 exact-given-family。
- 攻击arXiv 2609.33985
研究：众包微调数据投毒可放大专有指令抽取
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
- arXiv
- 2609.33985
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个
摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
- 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
- arXiv
- 2609.36331
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- 目标分类模型（架构与训练流程遵循 Aerni et al.）、CLIP ViT-B/32、stable-diffusion-v1-5 等 4 个
- 攻击提取与窃取
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。
已经到底了