1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2026
4. ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)

Назва:	Аналіз атак витоку системних інструкцій у великих мовних моделях
Автори:	Кольченко, Віктор
Приналежність:	Національний університет «Львівська політехніка»
Бібліографічний опис:	Кольченко В. Аналіз атак витоку системних інструкцій у великих мовних моделях / Віктор Кольченко // ITSEC, 27-29 травня 2026 року. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 206–208.
Бібліографічне посилання:	Кольченко В. Аналіз атак витоку системних інструкцій у великих мовних моделях // ITSEC, Тернопіль, 27-29 травня 2026 року. 2026. С. 206–208.
Bibliographic citation (APA):	Kolchenko, V. (2026). Analiz atak vytoku systemnykh instruktsii u velykykh movnykh modeliakh. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 27-29 May 2026, Ternopil, 206-208. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Kolchenko V. (2026) Analiz atak vytoku systemnykh instruktsii u velykykh movnykh modeliakh. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security (Tern., 27-29 May 2026), pp. 206-208 [in Ukrainian].
Є частиною видання:	Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій, 2026 Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 2026
Конференція/захід:	ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій
Журнал/збірник:	Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій
Дата публікації:	27-тра-2026
Дата внесення:	27-сер-2026
Видавництво:	ТНТУ TNTU
Місце видання, проведення:	Тернопіль Ternopil
Часове охоплення:	27-29 травня 2026 року 27-29 May 2026
УДК:	004.056.5
Кількість сторінок:	3
Діапазон сторінок:	206-208
Початкова сторінка:	206
Кінцева сторінка:	208
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу):	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53961
Власник авторського права:	© Кафедра кібербезпеки Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2026
URL-посилання пов’язаного матеріалу:	https://arxiv.org/pdf/2502.12630 https://aclanthology.org/2024.emnlp-industry.94/ https://arxiv.org/abs/2509.21884 https://www.ndss-symposium.org/ndss-paper/i-know-what-you-asked-prompt-leakage-via-kv-cache-sharing-in-multi-tenant-llm-serving/ https://arxiv.org/abs/2604.21829
Перелік літератури:	1. Sternak T., Runje D., Granoša D., Wang C. Automating Prompt Leakage Attacks on Large Language Models Using Agentic Approach – 2025. – URL: https://arxiv.org/pdf/2502.12630 2. Agarwal D., Fabbri A., Risher B., Laban P., Joty S., Wu C.-S. Prompt Leakage Effect and Mitigation Strategies for Multi-turn LLM Applications // Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Industry Track. – Miami, Florida, USA, 2024. – С. 1255–1275. – URL: https://aclanthology.org/2024.emnlp-industry.94/ 3. Cao B., Li C., Cao Y., Ge Y., Wang T., Chen J. You Can’t Steal Nothing: Mitigating Prompt Leakages in LLMs via System Vectors // Proceedings of the 2025 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (CCS ’25). – Taipei, Taiwan, 2025. – URL: https://arxiv.org/abs/2509.21884 4. Wu G., Zhang Z., Zhang Y., Wang W., Niu J., Wu Y., Zhang Y. I Know What You Asked: Prompt Leakage via KV-Cache Sharing in Multi-Tenant LLM Serving // Network and Distributed System Security Symposium (NDSS) 2025. – San Diego, CA, USA, 2025. – URL: https://www.ndss-symposium.org/ndss-paper/i-know-what-you-asked-prompt-leakage-via-kv-cache-sharing-in-multi-tenant-llm-serving/ 5. Wang Z., Zhang R., Liu Y., Liu C., Zhao Q., Li H., Xu G. Black-Box Skill Stealing Attack from Proprietary LLM Agents: An Empirical Study // arXiv. – 2026. – URL: https://arxiv.org/abs/2604.21829
References:	1. Sternak T., Runje D., Granoša D., Wang C. Automating Prompt Leakage Attacks on Large Language Models Using Agentic Approach – 2025, URL: https://arxiv.org/pdf/2502.12630 2. Agarwal D., Fabbri A., Risher B., Laban P., Joty S., Wu C.-S. Prompt Leakage Effect and Mitigation Strategies for Multi-turn LLM Applications, Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Industry Track, Miami, Florida, USA, 2024, P. 1255–1275, URL: https://aclanthology.org/2024.emnlp-industry.94/ 3. Cao B., Li C., Cao Y., Ge Y., Wang T., Chen J. You Can’t Steal Nothing: Mitigating Prompt Leakages in LLMs via System Vectors, Proceedings of the 2025 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (CCS ’25), Taipei, Taiwan, 2025, URL: https://arxiv.org/abs/2509.21884 4. Wu G., Zhang Z., Zhang Y., Wang W., Niu J., Wu Y., Zhang Y. I Know What You Asked: Prompt Leakage via KV-Cache Sharing in Multi-Tenant LLM Serving, Network and Distributed System Security Symposium (NDSS) 2025, San Diego, CA, USA, 2025, URL: https://www.ndss-symposium.org/ndss-paper/i-know-what-you-asked-prompt-leakage-via-kv-cache-sharing-in-multi-tenant-llm-serving/ 5. Wang Z., Zhang R., Liu Y., Liu C., Zhao Q., Li H., Xu G. Black-Box Skill Stealing Attack from Proprietary LLM Agents: An Empirical Study, arXiv, 2026, URL: https://arxiv.org/abs/2604.21829
Тип вмісту:	Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:	ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.