暴露秘密：利用CPU缓存侧信道泄露大型语言模型中的令牌

本研究针对大型语言模型（LLMs）中存在的隐私泄露问题，提出了一种新的利用缓存侧信道的攻击方法，能够有效泄露模型生成的令牌。通过监控的令牌数量与信息泄露量之间的平衡，我们的实验表明，攻击者能够高效恢复API密钥和英文文本的内容，揭示了LLM部署中的新漏洞，并对隐私安全提出了重要的警示。