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← 返回所有主题本文针对Apple在本地差分隐私（Local Differential Privacy, LDP）实践中使用的Count Mean Sketch（CMS）机制，提出了一种名为'池推断攻击'（Pool Inference Attack）的新颖
本论文研究了一种针对 Tor 匿名通信协议的破坏性攻击方式，利用“描述符洪泛”（Descriptor Flood）现象击穿 Tor 的匿名保障。在 Tor 架构中，隐藏服务（如洋葱服务）通过描述符注册到分布式目录节点（HSDir），客户端依
本文针对视觉 Transformer (ViT) 在分割推理（split inference）场景中的隐私泄露问题展开研究。在分割推理中，边缘设备将中间 token 表示发送给远程云端进行处理；这一过程中，通常采用 token 减少（tok
本文研究 Agentic AI 系统在推理时处理敏感数据（如医疗记录、金融文档）时面临的隐私泄露问题。与以往主要关注通过越狱攻击直接诱导模型泄露敏感内容的研究不同，本文首次系统化地研究了 Agent 自身的工具调用所组装出的隐藏上下文（hi
本文提出并研究了针对交互式联邦学习（Interaction-based Federated Learning）的隐私重构攻击方法，命名为RAIFLE。联邦学习旨在通过不共享原始数据、仅交换模型参数或梯度来保护用户隐私，但近年来已有研究表明，
联邦学习（FL）通过在多用户间训练全局模型，无需直接访问本地数据集，旨在缓解数据隐私问题。然而，已有研究表明推理攻击（如成员推断、属性推断、数据重建）仍可导致隐私泄露。本文提出一种新型隐私推理攻击——偏好画像攻击（PPA），可准确刻画本地用
本文提出了一种针对分割学习（Split Learning）框架的新型攻击方法，命名为伪客户端攻击（Pseudo-Client Attack, PCAT）。分割学习是一种保护隐私的分布式机器学习范式，其中客户端在本地保留部分模型层，仅将中间激
本文针对联邦大语言模型（FedLLMs）中的成员推断攻击（MIA）问题展开研究。FedLLMs允许多方协作微调大语言模型而无需共享原始数据，从而解决资源有限和隐私保护等挑战。然而，即使数据不离本地，共享的梯度仍然可能通过成员推断攻击泄露敏感
本文提出了一种名为ARES（通过稀疏反演恢复激活）的主动梯度反转攻击方法，旨在解决联邦学习（FL）中现有梯度反转攻击（GIA）在面对大批量训练样本时重建保真度低且需修改模型架构的问题。联邦学习通过共享模型更新而非原始数据来保护隐私，但研究表
本文研究了联邦学习（FL）中的一种新型攻击：中央化“取走训练数据”（TATD）攻击。传统的TATD攻击利用深度模型的记忆能力存储并恢复训练数据，但在联邦学习环境中，多客户端平均聚合可能会覆盖编码后的数据，使得攻击难以实现。为此，作者提出了F
本文提出首个统一框架，用于对文本生成、文本到图像、图像到文本三种模态的生成模型进行成员推理攻击（MIA）。现有方法针对单一模态设计，无法跨模态适用。作者发现一个模态无关的观察：生成模型的输出分布可近似其训练数据分布。利用这一特性，他们在共享
本文针对纵向联邦学习（VFL）中的标签推断攻击提出了一种名为KD-k（知识蒸馏结合k-匿名）的防御框架。在VFL中，多个参与方持有垂直划分的数据，共同训练机器学习模型，其中标签仅由聚合服务器（标签所有者）持有，旨在保护标签隐私。然而，已有研
该论文首次系统研究了分布式多模态大语言模型（MLLM）推理框架中的图像提示重构攻击问题。分布式推理框架通过连接多个消费级设备实现大模型推理，降低了硬件门槛，但近期研究表明，参与节点间传输的中间嵌入会泄露文本提示。随着MLLM的普及，图像提示
本文提出了一种名为TIGER的新型梯度反演攻击方法，针对联邦学习场景下Transformer模型的隐私泄露问题。联邦学习中，多个客户端协同训练共享模型，仅上传梯度更新至中央服务器，理论上原始输入数据保留在本地。然而，已有的梯度反演攻击表明，
该论文首次系统性地分析了图神经网络（GNN）在节点级成员推断攻击下的隐私风险。GNN广泛应用于社交网络、蛋白质结构等图数据，但先前对隐私攻击的研究主要集中在欧几里得数据（如图像和文本）上，GNN的隐私漏洞尚未被充分探索。作者定义了三种威胁模
联邦学习（FL）中，异构差分隐私（HDP）允许客户端根据自身策略和数据敏感度选择不同的隐私预算（ε_i）。现有HDP-FL系统常采用ε感知的服务器聚合，通过根据客户端声明的隐私预算重新加权其梯度更新来提升模型效用。然而，联邦学习中的梯度更新
该论文提出了一种针对基于知识图谱的检索增强生成（Graph RAG）系统的结构知识窃取攻击方法，称为GraphSteal。Graph RAG通过将知识图谱集成到检索管道中，使大语言模型能够利用结构化知识中的实体、关系和多跳依赖。然而，这种结
该论文针对无线加密流量中移动应用指纹识别（AF）攻击面临的四大挑战：隐藏目的地、不可见边界、应用多路复用和开放世界识别，提出了一种新型攻击方法PACKETPRINT。现有AF攻击无法同时解决这些问题，而PACKETPRINT通过结合序列化X
该论文研究了针对表格扩散模型的成员推断攻击（Membership Inference Attack, MIA）。扩散模型在合成表格数据方面表现出色，常被用于共享敏感记录，但其隐私保护能力受到质疑。现有成员推断攻击通常假设单表设置，忽略了真实
本文提出了一种新型的成员推理攻击方法——级联代理成员推理攻击（Cascading and Proxy Membership Inference Attacks）。成员推理攻击旨在判断特定数据点是否被用于训练目标机器学习模型，对模型训练的隐私