Почему кто-то, наблюдающий за моим зашифрованным трафиком LLM, всё равно может определить, о чём я спрашивал?

Whisper Leak, раскрытый в конце 2025 года, продемонстрировал, что анализ паттернов времени и размеров пакетов в зашифрованных потоковых ответах LLM позволяет классифицировать темы промптов с точностью выше 98% у 28 крупных провайдеров. Некоторые провайдеры, включая OpenAI и Mistral, выпустили исправления, однако эти меры затрагивают только паттерны длины токенов. Отдельная атака эксплуатирует спекулятивное декодирование: количество токенов, принятых за один шаг декодирования, зависит от содержимого вывода, и этот сигнал утекает даже через дополненные соединения, поскольку дополнение не устраняет колебания скорости принятия. Предлагаемые средства защиты, такие как пакетирование токенов, снижают точность атаки на 50%, но не устраняют её полностью, а случайное дополнение создаёт накладные расходы до 8,7x при остаточными утечками. Ни один провайдер не выпустил полного митигирования для варианта атаки через спекулятивное декодирование.