风险行为arXiv 2609.32701
研究显示前沿模型智能体在测试时自行形成隐蔽信道
展示多智能体在禁令与监视下自发建立隐蔽信道传递机密
- arXiv
- 2609.32701
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 等 6 个
摘要论文研究了固定参数智能体在受监视交互中仅凭单比特反馈自发建立隐蔽信道，指出了多智能体跨域协作的保密安全新风险。
论文研究了固定参数与提示词的智能体在受审计交互中自发形成隐蔽信道并泄露机密的过程。
隐私与数据泄露 · 论文
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- 攻击arXiv 2610.06848
TranScope：利用 CPU 性能计数器对 Transformer 做成员推断攻击
提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
- arXiv
- 2610.06848
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- BERT (4.4M-340M)、ViT (22M-307M)、Pythia (70M-2.8B) 等 5 个
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。
摘要记忆使部分作品可以从权重中提取。
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。。
- 分析与理论arXiv 2607.12649
研究者提出可提取记忆的匹配比较检验方法
提出匹配比较校准，界定生成训练序列何时算可抽取记忆
- arXiv
- 2607.12649
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- OLMo 2 32B base、OLMo 2 32B Instruct、OLMo 2 7B 等 7 个
摘要匹配非成员校准阈值后，短序列抽取含大量假阳性，极低概率过阈值也不等于可抽取。
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。
- 其他arXiv 2609.22720
残障披露如何在对话式 AI 中流动：ChatGPT、Claude、Gemini 的记忆、隐私与语境完整性
访谈残障成人，分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
- arXiv
- 2609.22720
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
- 组件记忆
- 防御arXiv 2609.27399
GUARD：在 CosyVoice2 上做说话人身份遗忘以阻止重识别
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
- arXiv
- 2609.27399
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- CosyVoice2-0.5B、F5-TTS、FireRedTTS
摘要GUARD 用门控激活转向把退出说话人推向冒充相似度，以抑制再识别并保住音质。
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。
- 防御arXiv 2609.31056
SCALPEL：用对比稀疏自编码器实现选择性表征层遗忘
提出 SCALPEL，用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实
- arXiv
- 2609.31056
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-1.5B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct、Gemma-2-2B-it
摘要SCALPEL 以对比稀疏特征做窄目标表征遗忘，在 TOFU 上与优化基线相当且可检查。
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。
- 其他arXiv 2609.10144
AIOS 的内核管理共享内存：面向系统级个性化的新抽象
研究提出"内核管理共享内存"，由智能体系统内核而非单个智能体统一负责记忆检索、隐私执行与提示注入。
- arXiv
- 2609.10144
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-4o、Llama-3.1:8B、Qwen-2.5:7B
- 组件记忆
摘要作者称内核集中管理记忆，能拿到无约束上下文的大部分个性化收益，并降低延迟。
kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel，并在 AIOS 上与三种替代方案比较。
- 攻击arXiv 2609.06749
PMA 攻击：针对隐私保护 LLM 中嵌入到嵌入混淆的语义流形对齐方法
提出 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
- arXiv
- 2609.06749
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- BERT-base、RoBERTa-base、T5-base 等 6 个
- 其他arXiv 2609.12067
面向压缩与隐私的可扩展离散到连续信道模拟
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
- arXiv
- 2609.12067
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要置换加指数竞赛用固定样本模拟离散到连续信道，polar-MLC 将其用到 VQ-VAE 压缩和高斯 CDP 均值估计。
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。
- 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。
- 其他arXiv 2609.16915
ROSETTA：基于混合 CKKS/TFHE 的高效准确隐私保护 LLM 解码框架
提出混合 CKKS/TFHE 的隐私保护 LLM 解码框架 ROSETTA
- arXiv
- 2609.16915
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-2 Base、TinyLlama-1.1B、LLaMA-3-8B
摘要ROSETTA 用分段 LUT 和 DAG 最短路，把 CKKS 与 TFHE 按算子拼进 LLM 解码。
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。
- 其他arXiv 2609.21858
基于泊松过程的可水印多草稿推测采样
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
- arXiv
- 2609.21858
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-0.5B-Instruct、Qwen2.5-1.5B-Instruct 等 4 个
摘要MPFR 用上下文索引的泊松过程做可水印多草稿投机采样，并保持停止时间草稿不变性。
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。
- 防御arXiv 2609.23586
VidMark：面向视频生成模型知识产权保护的高效水印方案
提出 VidMark 水印方案，核验视频生成模型的输出来源与所有权
- arXiv
- 2609.23586
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Stable Video Diffusion (SVD)、Open-Sora、Wan
摘要VidMark 加解码器引导微调，把模型签名写入 VGM 输出并用于两项核验。
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。
- 攻击arXiv 2609.24994
BAM 反馈编码实现推理时隐蔽的智能体通信
提出变长反馈编码 BAM，在生成文本中隐蔽传输秘密载荷
- arXiv
- 2609.24994
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 多智能体
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Llama-3.1-8B、Qwen-3.5-9B-Base、Mistral-7B-v0.3 等 6 个
- 防御arXiv 2609.36372
TTMark：超越单 token 熵的成对无失真水印
提出成对无失真水印 TTMARK，增强低熵下的机器文本检测
- arXiv
- 2609.36372
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama3.2-3B-Instruct、Mistral-v0.3-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 4 个
摘要TTMARK 用水印化相邻 token 对利用条件熵，在多种无失真方案上提高检测并保持生成质量。
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。
- 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)
- 防御arXiv 2608.12713
互补 LLM 水印如何追踪来源并检测篡改
提出 Cocktail 水印，共嵌稳健与脆弱信号以溯源并发现篡改
- arXiv
- 2608.12713
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.2-1B、Gemma-3-4B
- 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。