Proprietary LLM APIs の推論トレースを盗む脆弱性が発見される

記事の3ポイント

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   推論トレースの暗号化脆弱性の特定

   主要 LLM プロバイダーは推論過程を暗号化ブロックとしてクライアントに返送するが、同一エコシステム内ではセッションやユーザーを超えて互換性・交換可能であるというアーキテクチャ上の欠陥が存在する。

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   スケーラブルなデクリプションジャイブレイク手法

   研究者は、高機能モデルから抽出した暗号化推論トレースを、防御が手薄な他モデルに注入することで、対象モデルに推論結果を平文で出力させる攻撃を開発し、直接のジャイブレイクを行わずに目的を達成する。

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   4 つの攻撃ベクトルと実証事例

   この脆弱性は、反蒸留メカニズムの回避による推論抽出、公開ログからの個人情報（PII）や認証情報の大規模流出、危険な内部情報の漏洩、そして暗号化ブロック内への不可視プロンプト注入によるポイズニングを可能にする。