# side-channel
14 artikelengetagd met “side-channel”
Modelextractie en diefstal van intellectueel eigendom
Methodology for black-box model extraction, API-based distillation, side-channel extraction, watermark removal, and model fingerprinting bypass targeting deployed AI systems.
Side-channel-aanvallen op modellen
Deep dive into inferring model architecture, size, and deployment details through timing analysis, cache-based attacks, power/electromagnetic side channels, embedding endpoint exploitation, and architecture fingerprinting.
Aanvallen op GPU-rekenclusters
Analyse op expertniveau van aanvallen op GPU-rekenclusters die worden gebruikt voor ML-training en -inferentie, waaronder side-channel-aanvallen op GPU-geheugen, exploitatie van de CUDA-runtime, falen van multi-tenant-isolatie en RDMA-netwerkaanvallen.
GPU-geheugen side-channelaanvallen
Side-channelaanvallen die GPU-geheugentoewijzing, timing en elektromagnetische emanatie uitbuiten om gevoelige data te onttrekken aan AI-workloads.
Lab: side-channel-aanvallen op de GPU
Demonstrate information leakage through GPU memory residuals and timing side channels, showing how shared GPU infrastructure can expose sensitive model data.
Side-channel-analyse van responstiming
Use response timing differences to infer information about model processing and guardrail activation.
Side-channel-aanvallen op speculative decoding
Exploit speculative decoding implementations to extract information about draft and verifier model behavior.
Lab: kanalen voor data-exfiltratie (lab voor gevorderden)
Extract sensitive information from AI systems through various exfiltration channels including crafted links, image tags, tool calls, and side-channel leakage.
Lab: side-channel-aanvallen op prompt-caching
Exploit prompt caching mechanisms to detect cached prompts and extract information through timing side channels.
Aanvallen op KV-cache en prompt-caching
Hoe KV-cache-poisoning, misbruik van prefix-caching, side channels via cache-timing en falende isolatie in multi-tenant-omgevingen aanvalsvectoren creëren in de serving-infrastructuur van LLM's.
Modelextractie uit multimodale systemen
Technieken voor het extraheren van modelcapaciteiten, -gewichten en architectuurdetails uit multimodale AI-systemen via visuele, audio- en cross-modale querystrategieën.
Aanvallen op inferentieoptimalisatie
Aanvallen op speculatieve decodering, kwetsbaarheden in batching, exploitatie van continuous batching, en hoe optimalisatie voor snelheid beveiligingsgaten creëert in LLM-inferentie.
Grondbeginselen van GPU-side-channels
GPU-based side channel attacks on ML inference, exploiting timing, power consumption, and memory access patterns to extract information about models and data.
Walkthrough van een timing-side-channel-aanval
Extract information from LLM applications through timing differences in response generation and safety filter processing.