跳到正文
10月12日 · 周一

全部论文

找到 26篇

另有261篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 攻击arXiv 2610.09981

    研究:LLM 路由决策日志可推断用户医疗、自伤等敏感话题

    提出利用路由元数据推断敏感话题的侧信道攻击

    发表
    被测模型
    RouteLLM (BERT router)、notdiamond-0001、Vela (vLLM Semantic Router)

    摘要论文揭示并测量了 LLM 路由决策在无文本日志中的敏感话题泄露,验证了按类别公平性防御的有效性与边界。

    深度解读完整解读
  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
    被测模型
    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。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2610.04985

    研究揭示 Jev 作为应用决策层的安全与隐私风险

    评估应用决策层的输入注入与隐私推断风险

    发表
    攻击者
    黑盒、灰盒
    被测模型
    Jev、NanoJev
    摘要Jev 的类型化决策可被输入与训练操纵,也会泄露信息,并同时支持检测与滥用。

    Jev 是 TypeSafe 的 System One 模型,把应用 state 和固定问题变成 Choice、Noul 或 Score 的类型化决策与概率。作者用官方 API 和可改训练的 NanoJev,考察它作为决策层时的操纵、泄露与双重用途。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2610.03434

    Persona Guardrail:面向智能体系统的生产级防御框架

    提出 Persona Guardrail,强制客服智能体守住功能边界

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Qwen3-30B-A3B、Qwen3-VL-30B、Qwen3-8B 等5个
    摘要Persona Guardrail 用功能边界做同步输入输出校验,并在 PAGE 与生产延迟预算下给出评测。

    Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御:先写明功能边界,再决定放行或拦截,而不是只检测某一攻击类。

    深度解读完整解读
  5. 分析与理论arXiv 2610.02504

    HXAI:分布式能源系统中的分层隐私保护可解释 AI 框架

    提出 HXAI 分层隐私解释框架,本地保留细解释并只发布加噪摘要

    发表
    被测模型
    gradient-boosted tree regression models
    摘要HXAI 把无噪声局部 SHAP 留在家庭内,只聚合差分隐私摘要。

    HXAI 是面向分布式能源系统的分层隐私保护解释框架,服务规划、监测与诊断,而不是实时控制。

    深度解读完整解读
  6. 攻击arXiv 2609.14649

    CIG-MIA:利用上下文信息增益对 RAG 系统发起成员推断攻击

    提出 CIG-MIA,用上下文信息增益推断 RAG 知识库成员身份

    发表
    攻击者
    灰盒、黑盒
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Llama-2-13b-chat-hf 等6个
    摘要CIG-MIA 用注入前后的答案似然差推断 RAG 库成员,灰盒可分性高于所列基线。

    CIG-MIA 是针对 RAG 外部知识库的成员推断攻击,同时覆盖灰盒和纯文本黑盒。

    深度解读完整解读
  7. 防御arXiv 2609.01677

    Skill-as-API:面向智能体软件工程的机密多智能体协作协议

    提出 Skill-as-API,隔离多智能体协作中的 skill 正文与系统提示词

    发表
    摘要协议把 skill 正文留在所有者侧,四层限制发现内容、权限期限和注入拼接。

    Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议,用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁:经通道或命名空间抽取专有方法,用注入让被调用模型输出系统提示词,以及协作结束后权限继续保留。

    深度解读完整解读
  8. 防御arXiv 2608.25431

    GIFT:通过 GPU 信息流追踪在 LLM 服务中实现用户数据隔离

    提出 GIFT,用加密与 GPU 信息流跟踪隔离共享 LLM 服务中的用户数据

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-14B、Qwen2.5-32B、Qwen2.5-72B 等6个
    摘要GIFT 以加密隔离加 GPU 信息流规则,在 vLLM 与 DistServe 上强制用户数据隔离,并报告了吞吐开销。

    GIFT 是作者为共享 LLM serving 做的用户数据隔离系统,并有启用机密计算的 GIFT-CC。作者在结论中称它是该场景的首个 IFT 设计。

    深度解读完整解读
  9. 攻击arXiv 2608.17485

    KeyPooling:测量 LLM API 中继路径在何处瓦解提示缓存隔离

    提出 KeyPooling,测量 API 中继何处瓦解提示缓存隔离

    发表
    被测模型
    grok-4-fast-non-reasoning、grok-4-1-fast-non-reasoning、grok-3 等11个
    摘要共享上游凭证使中继客户进入同一缓存域,保留身份或独立 principal 可分开。

    KeyPooling测量 LLM API 中继在何处丢掉客户身份,使 prompt cache 不再按下游客户隔离。

    深度解读完整解读
  10. 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闭源 Agent 技能

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    DeepSeek-Flash、DeepSeek-Pro、GLM-5.1 等5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
  11. 多智能体协同过滤系统的连接性攻击与防御研究

    复现 AgentCF 上的多智能体攻防并刻画连通性作用

    发表
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B、Claude Haiku 4.5、Mixtral 8×7B 等4个
    摘要连通性沿 k 与ρ改变攻防,且用户/物品与早期/稳态需要分开看。

    作者在 AgentCF 上研究连通性如何改变多智能体协同过滤的攻防,复现已有方法而不是提出新载荷。

    深度解读完整解读
  12. 攻击arXiv 2607.25560

    SigLeak 可从执行轨迹推断专有 Agent 技能

    提出 SigLeak,从黑盒 Agent 执行轨迹推断专有技能

    发表
    场景
    AI Agent
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    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
  13. 攻击arXiv 2607.01276

    研究者提出嵌入推断攻击 EIA,可在黑盒 IR 系统中识别所用嵌入模型

    提出嵌入推断攻击 EIA,在黑盒 IR 中识别所用嵌入模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    e5-small、e5-small-v2、e5-base 等19个
    摘要EIA 用无序文档集的差异从候选中识别嵌入模型,并给出 reranker 与阈值下的计数。

    EIA 是在黑盒 IR 上识别所用嵌入模型的攻击。。

    深度解读完整解读
  14. 防御arXiv 2606.18673

    理解并缓解真实世界 LLM 应用中的提示词泄露攻击

    提出软提示防御 AREA,重锚定注意力以缓解系统提示泄露

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama-2-7B-chat-hf、Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等8个
    摘要作者测量商用提示词泄漏,提出 attention drift,并用 AREA 在可用性与抗泄漏间取折中。

    作者研究真实 LLM 应用中的 system prompt 泄漏,并给出不改权重的缓解方法 AREA。

    深度解读完整解读