是的，恶意用户可以利用语义相似性进行逆向推理。语义相似性衡量两段文本在含义上的接近程度，通常使用向量嵌入或自然语言处理 (NLP) 模型等技术。逆向推理是指通过分析系统输出中的模式来推断敏感或隐藏的信息。攻击者可以通过精心构造与私人数据语义相似的输入来滥用这些概念，欺骗系统通过其响应泄露意料之外的细节。例如，如果系统对“用户密码重置”和“账户恢复步骤”等查询返回相似的结果，攻击者可以通过测试这些短语的变体来推断安全协议或用户行为模式。
一个具体的例子涉及在私有数据集上训练的机器学习模型。假设一个医疗保健应用程序使用语义搜索来回答患者的问题。如果攻击者提交多个措辞不同但语义等价的查询——例如“症状 Condition X”和“Condition X 的迹象”——系统可能会返回响应，无意中泄露 Condition X 在训练数据中出现的频率。随着时间的推移，这可能帮助攻击者推断敏感统计数据，例如特定人群中罕见疾病的患病率。同样，在推荐系统中，测试语义相似的产品搜索（例如，“经济实惠的笔记本电脑”与“廉价笔记本电脑”）可能会揭示企业原本打算保密的定价策略或库存趋势。
为了减轻这些风险，开发者应该实施防护措施。首先，通过过滤或标记重复测试敏感主题语义变体的查询来净化输入。其次，限制输出的粒度——例如，聚合结果或添加噪声以防止精确推断。第三，审计模型以识别可能通过语义重叠暴露模式的漏洞。差分隐私或联邦学习等技术也可以通过将训练数据与特定输出解耦来降低逆向推理的风险。最后，监控系统的异常查询模式（例如，快速发送语义相似的请求）有助于检测和阻止恶意探测。通过结合这些策略，开发者可以在保持语义系统效用的同时，降低被利用的可能性。