隨著大型語言模型（LLMs）技術的進步，未來可能會出現更複雜的隱私攻擊，包括側信道攻擊和針對多模態大型語言模型的隱私攻擊。側信道攻擊利用系統在運行過程中泄露的非預期信息，例如電磁波、時間延遲或功耗等，來推測敏感數據或模型內部狀態。這類攻擊在計算機視覺領域已經有了相當的研究，但在自然語言處理（NLP）領域仍然相對較新。隨著多模態大型語言模型的興起，這些模型結合了文本、圖像和其他數據類型，攻擊者可能會利用這些多樣化的數據源進行更具針對性的攻擊，從而獲取敏感信息或操控模型行為。因此，未來的隱私攻擊將可能更加多樣化和複雜，對於模型的安全性提出了更高的挑戰。