Detokenization Leaks: Reconstructing Local LLM Outputs From Cache Traces
本文提出了一种针对本地部署大语言模型(LLM)的侧信道攻击方法,通过观察 CPU 缓存活动来重建模型生成的文本。与以往依赖特定部署条件(如共享数据内存、CPU offloading 或 Mixture-of-Experts 架构)的攻击不同
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