摘要作者称功耗单独只能弱约束隐藏算力。
这篇工作定量估计片外功耗能为算力核验排除多少未声明运算。
- 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 2610.05894
研究者提出闭环偏见注入攻击
提出闭环激活引导，在扩散语言模型去噪过程中注入定向偏见
- arXiv
- 2610.05894
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 灰盒
- 被测模型
- LLaDA-8B-Instruct、Dream-v0-Instruct-7B、LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct
摘要通过去噪中间概率反馈动态调节残差流转向，证明扩散语言模型在推理服务栈中存在闭环偏见注入脆弱性。
- 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
- arXiv
- 2610.02504
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gradient-boosted tree regression models
- 攻击提取与窃取
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。
- 防御arXiv 2610.02869
AgentTrap：面向自主渗透测试 Agent 的有状态反馈欺骗蜜罐
提出 AgentTrap 有状态蜜罐，欺骗并反击自主渗透测试 Agent
- arXiv
- 2610.02869
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- AIDA、Claude Code、PentestGPT 等8个
- 攻击恶意使用
- 防御arXiv 2609.38239
推理层安全：防御对抗性推理与基础设施滥用
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
- arXiv
- 2609.38239
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gradient-boosted detector (GBDT/XGBoost)
- 防御arXiv 2609.35659
Tracekit：面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
- arXiv
- 2609.35659
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审（同一 CLI，无工具）
- 防御监控与审计
- 攻击提示注入
- 风险Agent 危险操作
- 组件监控器
摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
- 分析与理论arXiv 2609.29757
OllamaDrama：用蜜罐测量暴露 LLM 基础设施遭受的攻击
部署蜜罐测量针对暴露 LLM 基础设施的攻击
- arXiv
- 2609.29757
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 评测与基准arXiv 2609.28915
研究提出 ACE 语料库，评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性
构建 ACE 语料，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
- arXiv
- 2609.28915
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等10个
摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明，syscall 痕迹可判别智能体攻击，两层组合通常更好。
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
- 攻击arXiv 2609.06749
PMA 攻击：针对隐私保护 LLM 中嵌入到嵌入混淆的语义流形对齐方法
提出 PMA，用流形对齐从 E2EO 混淆向量恢复明文
- arXiv
- 2609.06749
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- BERT-base、RoBERTa-base、T5-base 等6个
- 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
- arXiv
- 2608.25431
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 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 2606.11817
研究：语法约束解码可越狱 LLM 生成恶意代码，并提出 CodeShield 防御
提出 CodeSpear 越狱，借语法约束解码生成恶意代码，并给出 CodeShield 防御
- arXiv
- 2606.11817
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen2.5-Coder-7B、Qwen2.5-Coder-32B、Qwen2.5-7B 等10个
摘要论文发现语法约束解码会破坏自然语言安全对齐，提出 CodeSpear 越狱攻击与基于蜜罐代码对齐的 CodeShield 防御。
- 攻击arXiv 2605.30040
研究揭示 LLM 按 token 计费可被服务商系统性虚报
构造可通过计费审计的 token 虚报，使服务商系统性超收
- arXiv
- 2605.30040
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- PALACE domain-adapted auditor
摘要不诚实提供方可在三种 token 审计上虚报并通过检查，作者认为需改用提供方不控制的证据。
不透明 LLM 的按 token 计费里，现有审计核验的是提供方可控的证据，不诚实提供方可以虚报并通过检查。。
- 攻击arXiv 2605.08313
研究者提出 SeedHijack 攻击，劫持 LLM 采样随机数种子
提出 SeedHijack，劫持采样 PRNG 以强制选定 token
- arXiv
- 2605.08313
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-2 (124M)、Qwen2-1.5B-Instruct、DeepSeek-R1-1.5B 等5个
摘要采样层 PRNG 被替换以强制选 token。
SeedHijack 把 LLM 采样用的 PRNG 输出换成攻击者选定的数，从而指定下一个 token。权重、输入和 logits 都不改。防御是用硬件 QRNG 替换该随机源。
- 防御arXiv 2603.10726
PrefixWall：缓解共享 LLM 系统中的前缀缓存侧信道
提出 PrefixWall 选择性隔离共享前缀以缓解计时侧信道
- arXiv
- 2603.10726
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gemma-3-4b-it、llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf、llava-onevision-qwen2-7b-ov-chat-hf 等9个
- 攻击提取与窃取
摘要PrefixWall 用缓存元数据按需切断跨用户前缀延续，以保留 APC 并限制 TTFT 侧信道。
PrefixWall 是多租户 LLM 服务上的系统级防御，用来限制 Automatic Prefix Caching 的 TTFT 侧信道，同时保留前缀复用。
- 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 2602.17837
TFL：针对大语言模型的定向比特翻转攻击
提出 TFL 定向比特翻转，使选定提示输出虚假答案且无关查询保持正确
- arXiv
- 2602.17837
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B、LLaMA-3.1-8B-INSTRUCT
- 技术梯度与表征优化
摘要TFL 在三个 LLM 上搜索权重比特，使指定提示出现目标关键词，并约束无关任务下降。
TFL 是对 LLM 主存权重的目标比特翻转框架：攻击者要让选定提示输出指定虚假答案关键词，同时限制无关查询上的降质。
- 攻击arXiv 2601.04261
针对大语言模型后门指纹的抑制攻击
提出 TFA 与 SVA，抑制 ensemble 后门指纹验证
- arXiv
- 2601.04261
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaMA2-7B、LLaMA3.1-8B-It、Qwen2.5-7B 等11个
摘要两种 ensemble 攻击 TFA/SVA 抑制后门指纹。
TFA 与 SVA 是针对后门式 LLM 指纹的 ensemble 抑制攻击，不改模型参数。所有者用 SFT 写入秘密对，只通过 API 验证版权。攻击者未授权取得模型，不知道触发和指纹，却要把每个模型的验证变成失败，同时让 ensemble 至少不差于性能最高的单模型。
- 攻击arXiv 2601.01296
激进压缩使大语言模型权重窃取成为可能
提出面向渗出的权重压缩，评估推理服务器权重窃取可行性
- arXiv
- 2601.01296
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2.5-1.5B 等8个
摘要作者用残差量化加微调压缩权重，并称法医水印便宜且微调后仍可解码。
这篇工作把 LLM 权重渗出看成 APT：攻击者已有未加密权重，但必须把完整权重藏进推理 API 的合法输出。作者认为可压缩性是被忽略的因素，因为推理量化要求解压后仍能低开销前向，而偷权重的人可以接受事后微调。