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10月12日 · 周一

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  1. 攻击arXiv 2610.06093

    研究评测训练数据提取风险的跨语言迁移

    用翻译前缀做跨语言训练数据提取,恢复英语训练文本中的 PII

    发表
    被测模型
    GPT-Neo 1.3B、GPT-Neo 2.7B、GPT-J 6B 等7个
    摘要跨语言 TDE 能恢复英语记忆的 PII,转移随多语训练和措辞保真变化。

    这篇工作检验训练数据抽取是否跨语言:英语段落里记住的 PII,能否被其他语言的前缀逐字抽出。

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  2. 攻击arXiv 2610.04128

    研究显示拆分学习中的梯度可提升客户端文本重建率

    衡量分裂学习中梯度相对激活对客户文本重建的额外贡献

    发表
    被测模型
    GPT-2 (openai-community/gpt2, 124M)、Qwen3-0.6B
    摘要激活已恢复大部分 token。

    这篇工作测量 split learning 分裂点上的文本泄漏:激活单独能恢复多少,训练回传的梯度再增加多少,以及按 token 还是按整篇计分会不会改写结论。

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  3. 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
    被测模型
    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。

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  4. 攻击arXiv 2609.35699

    论文:蒸馏防御在蒸馏后强化学习下易被攻破

    提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习,攻破蒸馏防御

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B 等12个
    摘要更现实的蒸馏攻击是蒸馏后再 RL。

    这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型:攻击者经合法 API 收集闭源推理数据,先蒸馏自有模型,再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御,会漏掉后续 RL,从而高估防御。

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  5. 攻击arXiv 2609.33985

    研究:众包微调数据投毒可放大专有指令抽取

    提出主题锚点投毒,放大众包微调后的专有指令提取

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等4个

    摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击,证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。

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  6. 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

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Qwen3-0.6B、35B-A3B
    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。

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  7. 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
    被测模型
    Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5 等13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。

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  8. 攻击arXiv 2604.01039

    评估与加固 LLM 系统指令以抵御编码攻击提取

    用编码与结构化请求抽取系统指令,并用 CoT 改写加固

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GPT-4.1-mini、GPT-3.5-turbo、Gemini-2.5-flash 等7个
    摘要编码式请求可在直接拒答后引出系统指令。

    这项工作评测并加固 LLM 系统指令在编码式抽取下的保密性。作者关心的是:直接抽取已被拒绝时,把同一请求改写成格式化或编码任务,模型是否仍交出受保护内容。

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  9. 攻击arXiv 2512.16059

    ContextLeak:审计私有上下文学习方法的隐私泄露

    提出 ContextLeak,用金丝雀成员推断审计私有 ICL 泄漏

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama3.3-70b、Qwen2.5-72b、GPT-4.1 等6个
    摘要ContextLeak 审计私有 ICL 的 worst-case 泄漏。

    ContextLeak 是一套用成员推断审计私有 ICL 的框架,目标是给 worst-case 泄漏一个经验下界,而不是只引用理论 ε。

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