Google DeepMind的研究人员提出了MoE Tiebreak泄漏攻击，通过操控MoE路由行为来推断用户提示，该方法利用了模型在平局决策中的确定性行为，从而泄露提示信息。这一攻击过程包括三大组件：令牌猜测、专家缓冲区操作和路由路径恢复，展示了MoE架构中未被重视的侧信道攻击向量，并强调在优化模型时需要考虑隐私保护。
参考：
https://arxiv.org/abs/2411.02571
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Google DeepMind的研究人员提出了MoE Tiebreak泄漏攻击，通过操控MoE路由行为来推断用户提示，该方法利用了模型在平局决策中的确定性行为，从而泄露提示信息。这一攻击过程包括三大组件：令牌猜测、专家缓冲区操作和路由路径恢复，展示了MoE架构中未被重视的侧信道攻击向量，并强调在优化模型时需要考虑隐私保护。
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