Stealix: Model Stealing via Prompt Evolution
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Zhuang, Zhixiong, Wang, Hui-Po, Nicolae, Maria-Irina, Fritz, Mario |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Stealthy Imitation: Reward-guided Environment-free Policy Stealing
par: Zhuang, Zhixiong, et autres
Publié: (2024)
par: Zhuang, Zhixiong, et autres
Publié: (2024)
ProxyPrompt: Securing System Prompts against Prompt Extraction Attacks
par: Zhuang, Zhixiong, et autres
Publié: (2025)
par: Zhuang, Zhixiong, et autres
Publié: (2025)
Medical Multimodal Model Stealing Attacks via Adversarial Domain Alignment
par: Shen, Yaling, et autres
Publié: (2025)
par: Shen, Yaling, et autres
Publié: (2025)
Prompt Stealing Attacks Against Text-to-Image Generation Models
par: Shen, Xinyue, et autres
Publié: (2023)
par: Shen, Xinyue, et autres
Publié: (2023)
On Stealing Graph Neural Network Models
par: Podhajski, Marcin, et autres
Publié: (2025)
par: Podhajski, Marcin, et autres
Publié: (2025)
TrEEStealer: Stealing Decision Trees via Enclave Side Channels
par: Sander, Jonas, et autres
Publié: (2026)
par: Sander, Jonas, et autres
Publié: (2026)
Privacy Backdoors: Stealing Data with Corrupted Pretrained Models
par: Feng, Shanglun, et autres
Publié: (2024)
par: Feng, Shanglun, et autres
Publié: (2024)
Model Stealing Attack against Graph Classification with Authenticity, Uncertainty and Diversity
par: Zhu, Zhihao, et autres
Publié: (2023)
par: Zhu, Zhihao, et autres
Publié: (2023)
Stealing Training Graphs from Graph Neural Networks
par: Lin, Minhua, et autres
Publié: (2024)
par: Lin, Minhua, et autres
Publié: (2024)
Transpose Attack: Stealing Datasets with Bidirectional Training
par: Amit, Guy, et autres
Publié: (2023)
par: Amit, Guy, et autres
Publié: (2023)
DM4Steal: Diffusion Model For Link Stealing Attack On Graph Neural Networks
par: Chen, Jinyin, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Jinyin, et autres
Publié: (2024)
GRID: Protecting Training Graph from Link Stealing Attacks on GNN Models
par: Lou, Jiadong, et autres
Publié: (2025)
par: Lou, Jiadong, et autres
Publié: (2025)
Stealing User Prompts from Mixture of Experts
par: Yona, Itay, et autres
Publié: (2024)
par: Yona, Itay, et autres
Publié: (2024)
Watermark Stealing in Large Language Models
par: Jovanović, Nikola, et autres
Publié: (2024)
par: Jovanović, Nikola, et autres
Publié: (2024)
Model-Guardian: Protecting against Data-Free Model Stealing Using Gradient Representations and Deceptive Predictions
par: Yang, Yunfei, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Yunfei, et autres
Publié: (2025)
Link Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks
par: Wu, Yixin, et autres
Publié: (2024)
par: Wu, Yixin, et autres
Publié: (2024)
I Stolenly Swear That I Am Up to (No) Good: Design and Evaluation of Model Stealing Attacks
par: Oliynyk, Daryna, et autres
Publié: (2025)
par: Oliynyk, Daryna, et autres
Publié: (2025)
Stealing the Invisible: Unveiling Pre-Trained CNN Models through Adversarial Examples and Timing Side-Channels
par: Shukla, Shubhi, et autres
Publié: (2024)
par: Shukla, Shubhi, et autres
Publié: (2024)
Defending Jailbreak Prompts via In-Context Adversarial Game
par: Zhou, Yujun, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Yujun, et autres
Publié: (2024)
Architectural Backdoors for Within-Batch Data Stealing and Model Inference Manipulation
par: Küchler, Nicolas, et autres
Publié: (2025)
par: Küchler, Nicolas, et autres
Publié: (2025)
Evaluating Efficacy of Model Stealing Attacks and Defenses on Quantum Neural Networks
par: Kundu, Satwik, et autres
Publié: (2024)
par: Kundu, Satwik, et autres
Publié: (2024)
Intrinsic Fingerprint of LLMs: Continue Training is NOT All You Need to Steal A Model!
par: Yoon, Do-hyeon, et autres
Publié: (2025)
par: Yoon, Do-hyeon, et autres
Publié: (2025)
How Feasible is Augmenting Fake Nodes with Learnable Features as a Counter-strategy against Link Stealing Attacks?
par: Mostafiz, Mir Imtiaz, et autres
Publié: (2025)
par: Mostafiz, Mir Imtiaz, et autres
Publié: (2025)
Refine, Discriminate and Align: Stealing Encoders via Sample-Wise Prototypes and Multi-Relational Extraction
par: Wu, Shuchi, et autres
Publié: (2023)
par: Wu, Shuchi, et autres
Publié: (2023)
Examining the Threat Landscape: Foundation Models and Model Stealing
par: Raj, Ankita, et autres
Publié: (2025)
par: Raj, Ankita, et autres
Publié: (2025)
Large Language Models for Link Stealing Attacks Against Graph Neural Networks
par: Guan, Faqian, et autres
Publié: (2024)
par: Guan, Faqian, et autres
Publié: (2024)
Exploring Query Efficient Data Generation towards Data-free Model Stealing in Hard Label Setting
par: Pei, Gaozheng, et autres
Publié: (2024)
par: Pei, Gaozheng, et autres
Publié: (2024)
Bypassing Prompt Guards in Production with Controlled-Release Prompting
par: Fairoze, Jaiden, et autres
Publié: (2025)
par: Fairoze, Jaiden, et autres
Publié: (2025)
PIShield: Detecting Prompt Injection Attacks via Intrinsic LLM Features
par: Zou, Wei, et autres
Publié: (2025)
par: Zou, Wei, et autres
Publié: (2025)
Prompt Obfuscation for Large Language Models
par: Pape, David, et autres
Publié: (2024)
par: Pape, David, et autres
Publié: (2024)
DP-SNP-TIHMM: Differentially Private, Time-Inhomogeneous Hidden Markov Models for Synthesizing Genome-Wide Association Datasets
par: Rahimian, Shadi, et autres
Publié: (2025)
par: Rahimian, Shadi, et autres
Publié: (2025)
Are You Using Reliable Graph Prompts? Trojan Prompt Attacks on Graph Neural Networks
par: Lin, Minhua, et autres
Publié: (2024)
par: Lin, Minhua, et autres
Publié: (2024)
QuantumLeak: Stealing Quantum Neural Networks from Cloud-based NISQ Machines
par: Fu, Zhenxiao, et autres
Publié: (2024)
par: Fu, Zhenxiao, et autres
Publié: (2024)
Teach LLMs to Phish: Stealing Private Information from Language Models
par: Panda, Ashwinee, et autres
Publié: (2024)
par: Panda, Ashwinee, et autres
Publié: (2024)
Mitigating Indirect Prompt Injection via Instruction-Following Intent Analysis
par: Kang, Mintong, et autres
Publié: (2025)
par: Kang, Mintong, et autres
Publié: (2025)
Efficient and Adaptable Detection of Malicious LLM Prompts via Bootstrap Aggregation
par: Hassan, Shayan Ali, et autres
Publié: (2026)
par: Hassan, Shayan Ali, et autres
Publié: (2026)
VLMGuard: Defending VLMs against Malicious Prompts via Unlabeled Data
par: Du, Xuefeng, et autres
Publié: (2024)
par: Du, Xuefeng, et autres
Publié: (2024)
Hiding in Plain Sight: Disguising Data Stealing Attacks in Federated Learning
par: Garov, Kostadin, et autres
Publié: (2023)
par: Garov, Kostadin, et autres
Publié: (2023)
Death by a Thousand Prompts: Open Model Vulnerability Analysis
par: Chang, Amy, et autres
Publié: (2025)
par: Chang, Amy, et autres
Publié: (2025)
GraphIP-Bench: How Hard Is It to Steal a Graph Neural Network, and Can We Stop It?
par: Zhao, Kaixiang, et autres
Publié: (2026)
par: Zhao, Kaixiang, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Stealthy Imitation: Reward-guided Environment-free Policy Stealing
par: Zhuang, Zhixiong, et autres
Publié: (2024) -
ProxyPrompt: Securing System Prompts against Prompt Extraction Attacks
par: Zhuang, Zhixiong, et autres
Publié: (2025) -
Medical Multimodal Model Stealing Attacks via Adversarial Domain Alignment
par: Shen, Yaling, et autres
Publié: (2025) -
Prompt Stealing Attacks Against Text-to-Image Generation Models
par: Shen, Xinyue, et autres
Publié: (2023) -
On Stealing Graph Neural Network Models
par: Podhajski, Marcin, et autres
Publié: (2025)