VLALeaks: Membership Inference Attacks against Vision-Language-Action Models
本文首次系统性地研究了视觉-语言-动作（VLA）模型在会员推断攻击（MIA）下的隐私脆弱性。VLA模型通过融合视觉、语言和动作信号实现端到端机器人控制，但训练数据的高昂采集成本使得数据记忆引发的隐私泄露和知识产权侵权问题尤为突出。会员推断攻
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← 返回所有主题ImageAuditor: Membership Inference Attack against Image-based Retrieval-Augmented Generation
本文提出 ImageAuditor，一种针对基于图像检索增强生成（IRAG）系统的成员推理攻击（MIA）方法。IRAG 系统利用外部数据库中的参考图像来增强冻结的生成器，支持文本到图像（T2I）和问答（Q&A）任务。由于这些数据库通常不透明
Five Queries Are Enough: Query-Efficient and Surrogate-Free Membership Inference Attacks on RAG via Entailment
本文研究检索增强生成（RAG）系统中的成员推断攻击（MIA）问题。RAG通过将外部知识库引入LLM响应，有效减少幻觉，但同时也带来了新的隐私风险：攻击者可能通过模型输出推断检索语料库中是否存在特定文档，从而泄露敏感信息。现有MIA方法要么依