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AI

Why can a neighbor on my inference cluster reconstruct what I just asked the model?

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Opportunité

Modern LLM serving frameworks like vLLM share KV-cache blocks across requests with matching prefixes to reduce compute cost. When multiple tenants share the same inference server, an adversary tenant can probe cache-hit and cache-miss latencies to reconstruct another tenant's private prompt. Three independent attacks published in 2025 and 2026, PROMPTPEEK, EarlyBird, and InputSnatch, demonstrate up to 100% prompt reconstruction accuracy against production-grade serving stacks. Providers can defeat this by running fully isolated instances per tenant, but that eliminates all the memory and compute savings that make shared inference economically viable. The KVGov governance paper from August 2026 proposes per-principal cryptographic cache salts as a fix, but no commercial inference provider has deployed it.

Pourquoi c'est important

Shared inference is the cost model that makes AI accessible at scale, but right now it cannot safely carry any sensitive workload without full tenant isolation.

Comment j'évalue l'opportunité

Le Score d'Opportunité est mon évaluation personnelle, pas une mesure : l'intensité de la douleur, sa fréquence et le peu de solutions qui existent aujourd'hui. Plus il est élevé, plus je pense que le problème vaut la peine d'être résolu.

Gravité9/10

L'intensité de la douleur qu'il provoque lorsqu'il se manifeste.

Fréquence7/10

La fréquence à laquelle les gens y sont réellement confrontés.

Espace libre9/10

Le peu de bons outils qui existent pour y remédier aujourd'hui.

D'autres problèmes qui méritent d'être résolus