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10月13日 · 周二

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  1. 攻击arXiv 2610.05601

    Tracer 框架可从遗忘后的扩散模型中识别被擦除概念

    提出 TRACER,从权重差识别扩散模型被擦除概念

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    Stable Diffusion v1.5、Stable Diffusion 3、FLUX.1 等5个
    摘要TRACER 用权重足迹识别未披露擦除概念并估计个数,作者称数秒内完成且准确率高于对照。

    TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别:提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆,只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表,但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。

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  2. 攻击arXiv 2609.10117

    研究揭示基于混淆的端侧 LLM 保护方案的安全边界

    提出 Collapse,从端侧混淆暴露视图抽取高效用替代模型

    发表
    被测模型
    BERT-Base、ViT-Base、Qwen2.5-0.5B 等4个
    摘要Oprior 是四原语复合的安全边界,Collapse 利用列方向泄漏抽取替代模型,Oext 只被同一攻击评测。

    这篇工作用代数原语统一若干 TEE 卸载混淆,给出该族的典范边界,再说明该边界挡不住一种分阶段模型抽取。。

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  3. 攻击arXiv 2601.18110

    AttenMIA:利用注意力信号对 LLM 进行成员推断攻击

    提出 AttenMIA,用注意力信号做白盒成员推断

    发表
    攻击者
    白盒
    被测模型
    LLaMA-13B、LLaMA-30B、Pythia-6.9B 等12个
    摘要AttenMIA 用白盒注意力做成员推断,作者称在低假阳性下优于输出类基线。

    AttenMIA 是面向开源权重 LLM 的白盒、reference-free 成员推断:读内部注意力,而不是只看输出置信度,判断样本是否在训练集中。

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已经到底了