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共 18 条 · 更新于 08:26
10月28日周三
  1. arXiv60

    API-TAIL:通过温度对齐似然尾部检测LLM API中的模型替换

    arXiv论文提出API-TAIL,一种检测商业大语言模型API部分模型替换的典型性审计方法。该方法先对齐单一有效温度以吸收批次级分布偏移,再标记超出阈值的尾部响应,从而在合法解码配置构成的复合零假设下检测低比例替换。在真实商业API上的评测显示,API-TAIL能控制误报并以较小查询预算检测低速率替换,优于基于rank和MMD的现有审计方法。

  2. arXiv47

    重审量化深度神经网络的隐私风险:4-8 bit 量化模型仍易受成员推断攻击

    一项针对量化深度神经网络(QNN)隐私风险的实证研究显示,4-8 bit 的实用量化级别对成员推断攻击(MIA)防护作用有限,量化模型与全精度模型同样脆弱;2-bit 激进量化虽能带来一定隐私收益,但以显著的效用下降为代价。

10月27日周二
  1. arXiv55

    arXiv 论文提出任务条件可见度裕度,量化多源异常检测器的隐蔽源操纵风险

    论文提出威胁量化指标任务条件可见度裕度(task-conditioned visibility margin),定义为操纵每单位下游任务危害必须暴露的最少检测器证据,该裕度有闭式解,每张证书约 85 μs,可给出最小证据攻击并识别检测器看不见的任务相关方向。

10月25日周日
10月23日周五
  1. arXiv60

    arXiv 论文提出按标注预算评估切分多模态大模型的特征级属性推断风险

    论文提出一种按标注样本预算衡量切分多模态大模型(MLLM)特征级隐私的属性推断框架,通过恢复曲线刻画诚实但好奇的服务器能从传输中间特征中恢复多少未防护状态下的敏感属性泄漏。

  2. arXiv74

    TRACE:针对 LLM 近似遗忘的无数据文本重构攻击(NeurIPS 2026)

    TRACE 是一个在可访问遗忘前后模型快照、且无任何数据先验知识的条件下重构被遗忘训练数据的框架,被 NeurIPS 2026 接收。它从 embedding 层参数差值中筛选候选 token 以缩小搜索空间,再基于两个模型的困惑度差进行对比打分,并用先探索后补全的两阶段策略恢复多个样本。

10月22日周四
10月21日周三
  1. arXiv49

    每个模型都留下痕迹:多分辨率 LLM 指纹识别研究

    研究提出"指纹分辨率"框架,从模型分辨率(跨家族、蒸馏变体、LoRA 适配)与信号分辨率(行为、文体、词汇、语义)两个维度考察 LLM 生成文本的可归属程度。结果显示指纹可超越家族差异,在蒸馏模型乃至同一基座的 LoRA 适配版本中仍可检测;表面与词汇线索被改写后归属能力减弱,但仍有大量模型特异信号残留,且可跨提示分布与语言迁移,其中语义表征跨语言最稳健。

  2. 安全paper66

    arXiv综述按实测端点重梳118篇RAG防御研究,测试床显示阻止逐字复制仍泄露48.3%隐藏事实

    arXiv:2610.30193 发布一篇系统综述,对118篇全文确认的RAG防御论文按实测端点(内容泄露、隐私代理、访问控制、语料使用检测、完整性与归属等七类)而非防御机制或宣称目标重新组织,由32名标注者双重编码,kappa=0.867。

10月20日周二
10月17日周六
10月16日周五
  1. ShortSpan65

    研究显示推荐系统语言嵌入可还原物品身份并致用户再识别

    论文 Encoded but Exposed 研究推荐系统中暴露的物品级语言嵌入是否泄露真实身份,作者 Linda Beková 和 Rodrigo Alves 用余弦相似度匹配即可在 MovieLens 32M 和 GoodReads 两个数据集、六个 sentence-transformer 编码器上以较高 MRR 恢复物品身份,无需训练或模型反转。

9月23日周三