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信息。由于FedLLMs具有参数规模巨大、收敛速度快、梯度稀疏且非正交等独特特性，现有的MIA方法效果不佳。为此，作者提出了ProjRes——首个针对FedLLMs的基于投影残差的被动成员推断攻击方法。ProjRes将隐藏嵌入向量作为样本表示，并分析它们在梯度子空间上的投影残差，以揭示梯度与输入之间的内在联系。该方法不需要影子模型、辅助分类器或历史更新，因此效率高且鲁棒性强。在四个基准测试和四个大语言模型上的实验表明，ProjRes达到了接近100%的准确率，比之前的方法性能提升了高达75.75%，即使在强差分隐私防御下仍然有效。该研究揭示了一个先前被忽视的FedLLMs隐私漏洞，并呼吁重新审视其安全假设。代码和数据已公开。