Skip to content
AI

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

88

Возможность

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.

Почему это важно

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.

Как я оцениваю возможность

Оценка возможности отражает моё личное суждение, а не точное измерение: насколько проблема болезненна, как часто она встречается и насколько мало существует решений сегодня. Чем выше оценка, тем более достойной реализации я считаю эту задачу.

Серьёзность9/10

Насколько серьёзные проблемы это создаёт.

Частота7/10

Как часто люди с этим сталкиваются.

Пробелы9/10

Насколько мало хороших инструментов для этого существует сегодня.

Ещё задачи, достойные решения