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提出零知识审计协议，核验多租户 RAG 的合谋差分隐私
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。
提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击
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。
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
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。
分析文本水印在 RAG 中诱发事实幻觉的机制并提出干预
论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响，分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。
提出校准重合成方法，以生成器反演保真度认证真实图像并防御对抗扰动
摘要论文提出基于反演保真度与阈值校准的健全认证框架，在对抗扰动下维持错误率界限，并指出真实内容可认证性随生成器演进而萎缩。
提出 Whiteout，用伪装样本微调覆盖个人敏感信息关联
提出基准 OLMo-Detect 评测 LLM 成员推断
提出跨通道分段攻击，利用 MCP 隐式信任诱导外发敏感文件
摘要论文揭示了 MCP 多通道隐式信任层级，通过跨通道分段与协议级利用突破现有防御，展示了严重的凭证外发风险。
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。
提出 imMRAG 攻击，从多模态 RAG 私有图像库提取内容
提出数据伪造攻击，使密码学模型认证在审计集通过但部署失效
这篇工作同时给出对 CMC 的数据伪造攻击，以及先承诺、后抽样的认证模板。。
主题分析青少年相关 Reddit 帖子，归纳陪伴 AI 过度依赖与感知互惠
Namvarpour、Chang 与 Razi 用计算辅助主题分析，描述青少年相关 Reddit 讨论中与 AI 陪伴聊天机器人的关系及潜在过度依赖。
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。
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。
提出意图驱动本地框架 Veilmind，净化发往远程模型的提示词
本地侧的意图驱动净化，用来降低用户提示词发往不受信任远程模型时的敏感属性暴露。
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。