이 연구는 TEE로 LLM 선형 레이어를 오프로딩하는 경량 난독화 기법 ArrowCloak을 겨냥해 새로운 공격 SpectralLeak과 LatticeLeak을 제시한다. ArrowCloak이 모든 가중치 벡터에 동일한 은닉 방향의 스칼라 배수를 주입하는 방식이 가속기에 노출된 전체 행렬에 랭크-1 관계를 남긴다는 점을 보이고, 실수값 버전에서는 SpectralLeak으로 공유 성분을 추정·제거해 대리 모델이 89.85%인 피해자 대비 87.98%의 정확도를 달성했다. mod-Q 산술을 쓰는 방어 강화 버전에서도 랭크-1 관계가 모듈러 격자로 남아있어, LatticeLeak을 통해 BERT-Base와 GPT2-Base에서 보호된 고정소수점 파라미터를 피해자의 질의나 라벨 없이도 완전히 복원했다. 이를 바탕으로 저자들은 재사용된 방향 대신 서로 다른 마스크 행을 쓰는 키 기반 버터플라이 마스크 ButterflyCloak을 대안으로 제안한다.

• •TEE-오프로드 LLM 난독화 기법 ArrowCloak의 공유 방향 재사용이 랭크-1 관계를 남긴다는 근본 취약점을 규명
• •SpectralLeak은 실수값 방식에서 공유 성분을 제거해 피해자 대비 87.98% 정확도의 대리 모델 복원
• •LatticeLeak은 mod-Q 방어 버전에서도 격자 구조를 악용해 파라미터를 질의 없이 완전 복원
• •대안으로 서로 다른 마스크 행을 쓰는 키 기반 ButterflyCloak 설계 제안