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10月8日 · 周四

隐私与数据泄露 · 论文

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  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