arXiv · Machine Learning· Shahrooz Pouryousef, Jesus Lopez, Saeefa Rubaiyet Nowmi, Md Mahmuduzzaman Kamol, Moinul Hossain, Muoi Tran, Mohammad Saidur Rahman·· 9 小时前AI 评分60
大规模基准评估云端LLM服务的流量分析攻击风险
A Large-Scale Benchmark and Risk Assessment of Traffic Analysis Attacks on Cloud LLM Services
AI 导读
该论文提出一个加密LLM流量的统一测量研究与公开基准，包含10个模型上的60,000次用户与LLM交互，以及覆盖10类任务和两种协作拓扑的2,838次多智能体执行。仅使用加密数据包的元数据，模型指纹识别达到97.7%平衡准确率，提示类别识别达到76.7%平均准确率，多智能体任务识别最高达到90.7%准确率。提示改写会削弱但无法消除模型相关泄露，即使只观察单个智能体的流量，任务指纹仍可被检测。
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