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10月8日 · 周四

隐私与数据泄露 · 论文

找到 4 篇
筛选2

攻击类型

提示注入2投毒与后门1提取与窃取2

攻击技术

自动化搜索1跨模态载荷1潜伏触发1

影响

越权操作1数据与隐私泄露3

系统形态

模型与 API2AI Agent2编程 Agent1

攻击者权限

灰盒1白盒2

攻击面/入口

用户输入8网页与界面1文档与消息2工具返回1工具与技能描述1代码仓库与依赖1检索语料1记忆写入5图像与音视频2训练数据2权重与梯度2推理服务与硬件2

层

应用层2训练与数据层2

系统组件

记忆1微调与开源权重1视觉1多模态1

被测模型厂商

其他4
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 112 篇还没打标签，不在筛选结果里。
攻击面/入口：图像与音视频攻击面/入口：权重与梯度话题：隐私与数据泄露清除全部

另有 112 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv:2610.01365 ·

    ReGap：无需真实隐私数据即可通过微调重新提取模型隐私关联

    提出 ReGap，用自生成伪监督微调恢复模型中的隐私关联

    模型与 API攻击者白盒灰盒测试GPT-2 Small、GPT-2 Medium、GPT-2 Large 等 6 个训练与数据层

    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。

    完整解读
  2. 攻击arXiv:2609.04382 ·

    研究揭示 split-LLM 训练中返回梯度泄露真实行，前向隐私门仍通过

    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

    模型与 API攻击者白盒测试Qwen3-0.6B、35B-A3B训练与数据层
    摘要论文揭示拆分训练中反向梯度零支撑完全暴露诱饵行，联合视图突破门控，裁剪加噪可有效缓解。

    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。

    完整解读
已经到底了