Why does attesting my LLM inference still let the operator infer what I asked?
Szansa
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.
Dlaczego to ważne
Side-channel hardening is the missing half of verifiable AI compute because attestation proves integrity but leaves prompt confidentiality undefended.
Jak oceniam szansę
Wskaźnik Szansy to mój własny odczyt, a nie pomiar: jak bardzo boli, jak często daje się we znaki i jak niewiele istnieje dziś, by to rozwiązać. Wyższy wynik oznacza, że uważam problem za bardziej warty zbudowania.
Ile bólu sprawia, gdy się pojawia.
Jak często ludzie faktycznie na to trafiają.
Jak mało dobrych narzędzi istnieje dla tego dziś.
Więcej problemów wartych rozwiązania
Jak naprawdę wygląda konto bankowe agenta AI?
AI x CryptoCzy organizacja działająca na łańcuchu, zarządzana przez agentów, może uniknąć stania się maszyną do oszustw?
AI x CryptoJak udowodnić, że zdjęcie lub głos jest prawdziwy bez poręczenia ze strony platformy?
AI x CryptoDlaczego tożsamość on-chain to albo nic, albo całe twoje życie?
AI x CryptoJak przeprowadzić audyt tego, który agent działał pod moją tożsamością w łańcuchu delegacji?
AI x CryptoDlaczego każda transakcja zawierana przez mojego agenta powoduje powstanie zobowiązania, którego nie potrafię oszacować?