Skip to content
AI x Crypto

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

80

موقع

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.

اہمیت کیوں

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

میں موقع کا اسکور کیسے لگاتا ہوں

Opportunity Score میرا اپنا اندازہ ہے، کوئی پیمائش نہیں: یہ کتنا تکلیف دہ ہے، کتنی بار کاٹتا ہے، اور آج اسے حل کرنے کے لیے کتنا کم موجود ہے۔ زیادہ اسکور کا مطلب ہے کہ میرے خیال میں یہ بنانے کے زیادہ قابل ہے۔

شدت7/10

جب یہ ظاہر ہوتا ہے تو کتنی تکلیف دیتا ہے۔

تکرار6/10

لوگ اصل میں اس سے کتنی بار واسطہ پاتے ہیں۔

خالی جگہ9/10

آج اس کے لیے کتنے کم اچھے ٹولز موجود ہیں۔

حل کرنے کے قابل مزید مسائل