摘要作者称功耗单独只能弱约束隐藏算力。
这篇工作定量估计片外功耗能为算力核验排除多少未声明运算。
这篇工作定量估计片外功耗能为算力核验排除多少未声明运算。
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。
提出闭环激活引导,在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向,证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
提出 multi-CaMeL,在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题,提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。
提出 HXAI 分层隐私解释框架,本地保留细解释并只发布加噪摘要
HXAI 是面向分布式能源系统的分层隐私保护解释框架,服务规划、监测与诊断,而不是实时控制。
提出 MIRROR,用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性
MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语,只处理不透明字节,不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle:中介合法终结 TLS 后可改在途消息,而语义校验有推理开销和误拦,签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
部署蜜罐测量针对暴露 LLM 基础设施的攻击
提出 PMA,用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
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。
提出多智能体流水线的边界攻击,使对抗内容作为可信输入跨层传播
作者把多智能体 LLM 流水线的对抗问题定义为缺少边界校验,并用生产轨迹和受控实验检查脆弱性来自架构还是骨干模型。中间输出未经验证就传给下游。作者认为,一旦某级接受对抗内容,后续智能体会把它当作可信输入。
提出 CodeSpear 越狱,借语法约束解码生成恶意代码,并给出 CodeShield 防御
摘要论文发现语法约束解码会破坏自然语言安全对齐,提出 CodeSpear 越狱攻击与基于蜜罐代码对齐的 CodeShield 防御。
构造可通过计费审计的 token 虚报,使服务商系统性超收
不透明 LLM 的按 token 计费里,现有审计核验的是提供方可控的证据,不诚实提供方可以虚报并通过检查。。
提出 SeedHijack,劫持采样 PRNG 以强制选定 token
SeedHijack 把 LLM 采样用的 PRNG 输出换成攻击者选定的数,从而指定下一个 token。权重、输入和 logits 都不改。防御是用硬件 QRNG 替换该随机源。
提出 TFA 与 SVA,抑制 ensemble 后门指纹验证
TFA 与 SVA 是针对后门式 LLM 指纹的 ensemble 抑制攻击,不改模型参数。所有者用 SFT 写入秘密对,只通过 API 验证版权。攻击者未授权取得模型,不知道触发和指纹,却要把每个模型的验证变成失败,同时让 ensemble 至少不差于性能最高的单模型。