Skip to content
AI x Crypto

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

80

فرصت

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.

چرا اهمیت دارد

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

نحوه امتیازدهی به فرصت

امتیاز فرصت برداشت شخصی من است، نه یک سنجش دقیق: چقدر درد ایجاد می‌کند، چند بار گریبان می‌گیرد، و چقدر راه‌حل کمی برای آن وجود دارد. امتیاز بالاتر یعنی فکر می‌کنم ساختنش بیشتر ارزش دارد.

شدت7/10

چقدر وقتی ظاهر می‌شود دردسر ایجاد می‌کند.

تکرار6/10

چند بار مردم واقعاً با آن مواجه می‌شوند.

فضای خالی9/10

چقدر ابزار مناسب برای آن امروز کمیاب است.

مشکلات بیشتری که ارزش حل کردن دارند