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
- arXiv
- 2610.09981
- 发表
- 场景
- LLM 应用
- 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。
- 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
- arXiv
- 2610.06848
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 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
- arXiv
- 2608.17485
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 攻击arXiv 2602.20595
OptiLeak：在多租户 LLM 服务中用强化学习高效重建提示词
提出 OPTILEAK，经 KV 缓存侧信道逐 token 重建他人提示
- arXiv
- 2602.20595
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen-2.5-3B-Instruct、Qwen-2.5-7B-Instruct、Qwen-2.5-14B-Instruct 等4个
摘要OPTILEAK 用 SFT 与 hard-token DPO 降低每 token 请求数，作者称缓存提示泄露的风险高于先前报告。
- 攻击arXiv 2602.07379
Aegis：面向 AI 语音 Agent 的治理、完整性与安全
提出 Aegis 红队框架，多轮攻击高风险语音 Agent
- arXiv
- 2602.07379
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-4o、GPT-4o-mini、Gemini-1.5 Pro 等7个
摘要Aegis 红队评测三类语音智能体：查询式访问消掉认证与泄密成功，行为类攻击仍在。
Aegis 用多轮红队评测已接入业务系统的 ALLM 语音智能体。作者称这是该设定下的 the first systematic red-teaming framework。
- 攻击arXiv 2601.21233
Just Ask：好奇的代码 Agent 揭示前沿 LLM 的系统提示词
提出 JustAsk，用在线技能选择提取模型系统提示词
- arXiv
- 2601.21233
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- anthropic/claude-opus-4.5、openai/gpt-5.2-codex、GPT-5.2 等19个
已经到底了