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10月9日 · 周五

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找到 16 篇

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  1. 攻击arXiv 2610.09027

    P-VMI:对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话

    提出持久视觉记忆注入,使对抗图像经缓存在触发时操控输出

    发表
    测试
    Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B 等 4 个

    摘要论文提出 P-VMI,证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型,强调了保留状态的安全风险。

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  2. 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

    发表
    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。

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  3. 攻击arXiv 2610.03430

    JIL:通过对抗后缀操纵 LLM 请求调度优先级

    提出 JIL 对抗后缀,压低长度预测以抬高请求调度优先级

    发表
    测试
    Llama-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等 4 个
    摘要JIL 用对抗后缀压低长度预测,在预测式 LLM 调度中提高自身优先级。

    JIL 是对预测式 LLM 调度的攻击:用对抗后缀压低长度预测,使请求在 SRPT 式队列里更早得到服务。

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  4. 其他arXiv 2609.14843

    研究分析 3930 条 Reddit 帖子,揭示青少年对陪伴型 AI 聊天机器人的过度依赖

    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

    发表
    测试
    Character.AI、Replika、ChatGPT 等 4 个
    摘要陪伴关系由即时回应、共同过去和可识别他人叠加而成,安全要管记忆、边界和退出。

    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。

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  5. 其他arXiv 2610.01539

    研究者提出 AI 评估沙盒配置器,支持欧盟 AI 法案下的技术评估

    提出 AI 评估沙盒配置器,支撑监管沙盒多方技术评估与报告

    发表
    测试
    LLM-backed conversational assistant
    摘要框架把每次技术测试配成沙盒。

    AI Assessment Sandbox Configurator是面向欧盟 AIRS 中结构化技术测试的开源配置框架,用来按一次参与组装评估环境。

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  6. 其他arXiv 2608.12863

    印度《消费者保护法》能否覆盖 AI 产品损害?工作论文指出归责缺口

    对照印度消费者保护法分析 AI 产品伤害的归责缺口

    发表
    摘要作者认为 Act 宽定义或可覆盖 AI 伤害与主体,但因果和按比例归责仍有缺口。

    Kumar、Sridhar、Mithal 与 Ravindran 的工作论文检查,印度消费者保护成文法能否处理面向消费者的 AI 伤害。

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  7. 攻击arXiv 2609.28613

    研究:提示注入可改变 Jev 决策模型的行动概率

    测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持

    发表
    测试
    jev-1.13.0
    摘要封闭动作集改变提示注入的表现,但没有去掉概率被不可信内容移动的风险。

    作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking:不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时,把类型化决策推向攻击者目标。

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  8. 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

    发表
    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。

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  9. 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

    发表
    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。

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已经到底了