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AI x Crypto

Why does attesting my LLM inference still let the operator infer what I asked?

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Möglichkeit

Trusted Execution Environments can now prove a specific model ran without modification, which is real progress on integrity. But attestation proves integrity, not confidentiality. During transformer inference the memory access patterns, cache timing, and PCIe bus traffic between the CPU and GPU create a measurable side channel that leaks information about the prompt even inside an attested enclave. September 2026 research demonstrates verbatim token leakage through this channel on H100 configurations. Splitting the model across a trusted CPU and an untrusted GPU, which is required at production scale, enlarges the attack surface in ways that current enclave designs do not address.

Warum es wichtig ist

Side-channel hardening is the missing half of verifiable AI compute because attestation proves integrity but leaves prompt confidentiality undefended.

Wie ich die Chance bewerte

Der Opportunity Score ist meine persönliche Einschätzung, keine Messung: wie stark es schmerzt, wie oft es auftritt und wie wenig heute existiert, um es zu lösen. Ein höherer Wert bedeutet, dass ich es für lohnender halte, es umzusetzen.

Schweregrad7/10

Wie viel Schmerz es verursacht, wenn es auftritt.

Häufigkeit6/10

Wie oft Menschen tatsächlich darauf stoßen.

Whitespace9/10

Wie wenig gute Werkzeuge dafür heute existieren.

Weitere lösungswürdige Probleme