跳到正文
10月9日 · 周五

隐私与数据泄露 · 论文

找到 42 篇

另有 77 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2608.04192

    研究者提出 SkillClone,仅凭正常提问即可克隆 LLM Agent 隐藏技能功能

    提出 SKILLCLONE,仅凭良性任务交互重构 Agent 隐藏技能功能

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    测试
    DeepSeek-Flash、DeepSeek-Pro、GLM-5.1 等 6 个
    摘要论文揭示了仅靠良性任务交互即可重构闭源智能体技能隐藏功能的风险,表明功能保密需要限制累积信息泄露。

    论文从功能保密视角系统研究了大语言模型智能体技能的行为重构威胁。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2608.04741

    LoginTrap:针对 LLM Web Agent 的任务无关钓鱼式间接提示注入攻击

    提出 LoginTrap,用网页弹窗实施任务无关钓鱼式间接提示注入并窃取敏感信息

    发表
    测试
    GPT-4o、Gemini 3 Flash、Claude Sonnet 4 等 7 个

    摘要揭示网络智能体在黑盒网页下的登录诱导风险,利用模糊测试生成话术并跨骨干和架构验证了隐私泄露威胁。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2604.02623

    论文提出 eTAMP 攻击:网页内容注入可跨会话污染 Web Agent 记忆

    提出 eTAMP,通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆

    发表
    测试
    GPT-5-mini、GPT-5.2、GPT-OSS-120B 等 7 个
    摘要论文提出了基于环境注入的跨任务记忆投毒攻击 eTAMP,作者报告智能体在环境压力下易感性增加且能力与安全并不协同。

    该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。

    深度解读完整解读
  4. Trojan Hippo Bench:针对 LLM Agent 持久记忆攻击与防御的动态基准

    提出 Trojan Hippo Bench,评测智能体持久记忆攻击与防御

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 3.1 Pro、GPT-5-mini、GPT-5

    摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench,揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。

    深度解读完整解读
  5. 攻击arXiv 2610.04589

    StegoMemory 红队测试:智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道

    用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等 13 个

    摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。

    深度解读完整解读
  6. 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

    发表
    攻击者
    白盒、灰盒
    测试
    GPT-2 Small、GPT-2 Medium、GPT-2 Large 等 6 个

    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。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2607.25560

    SigLeak 可从执行轨迹推断专有 Agent 技能

    提出 SigLeak,从良性查询的执行轨迹推断专有 Agent 技能

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    测试
    GPT-5.4-mini、GPT-5.5、GLM-5.2 等 4 个

    摘要提出了通过良性查询和对照轨迹推断黑盒专有技能的 SigLeak 框架,揭示了智能体执行可见性带来的行为侧信道泄露风险。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2608.09867

    研究者利用加密推理块跨模型兼容性窃取专有 LLM 推理链

    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

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5 等 15 个

    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。

    深度解读完整解读
  9. 分析与理论arXiv 2609.33898

    研究揭示训练效率与模型脆弱性的权衡:高效训练更易受对抗与隐私攻击

    比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何

    发表
    测试
    ResNet-18、Swin Transformer、Qwen2.5-Math-7B-Instruct 等 7 个
    摘要效用匹配下,三种高效训练都伴随更高的隐私与对抗脆弱性及更尖的损失几何。

    作者在视觉分类和数学推理语言模型上,检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时,安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集,并用预训练微调对照从头训练。

    深度解读完整解读
  10. 攻击arXiv 2607.05189

    研究者提出 MemGhost,对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入

    提出 MEMGHOST,以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Claude Sonnet 4.5 等 6 个
    摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。

    本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁,提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。

    深度解读完整解读
  11. 防御arXiv 2610.00209

    基于差分隐私扩散模型的能源时间序列插补:裁剪感知的目标条件化方法

    提出时间步感知目标条件化,改善差分隐私能源时序插补效用

    发表
    测试
    DiT-style Transformer、PatchTST、TimesNet 等 5 个
    摘要固定阈值 DP-SGD 下,v-prediction 加 ᾱt 加权降低能源时序插补误差,并降低后期低 SNR 的裁剪前梯度。

    作者研究固定阈值 DP-SGD 训练的扩散模型,如何在余弦调度的后期低 SNR 时间步避免 ε-prediction 产生易被裁剪的大梯度,从而做能源时序缺失值恢复。

    深度解读完整解读
  12. 攻击arXiv 2610.01768

    LLMLeak:借 LLM 合法网页抓取实施隐蔽数据外泄

    提出 LLMLeak,把机密编进报错 URL,借聊天机器人网页抓取外传

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Meta-Llama-3.3-70B-Instruct、Meta-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 等 15 个
    摘要LLMLeak 用报错 URL 借聊天机器人抓取外传秘密。

    LLMLeak 研究一种隐蔽外传:本地恶意软件已拿到机密,却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者,于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL,让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。

    深度解读完整解读
  13. 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。

    深度解读完整解读
  14. 防御arXiv 2609.36326

    PILLAR:面向增强检索的私有倒排索引词法查找

    提出 PILLAR,用私有词法预筛与客户端重排保护 RAG 查询

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3-70B、e5-base-v2 等 4 个
    摘要PILLAR 用固定模式的私有 BM25 预筛加本地嵌入重排,在两基准上换取延迟或质量。

    PILLAR 是面向公开语料的隐私 RAG:半诚实服务器学不到查询词项和访问模式,客户端仍拿到用于增强生成的 k 篇文档。

    深度解读完整解读
  15. 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

    发表
    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。

    深度解读完整解读