ORISA reconstruye contexto de conversaciones borradas a partir de artefactos conservados en la memoria de proceso de apps LLM locales para Android. El artículo de IEEE describe cómo recupera tokens por lotes y cachés KV para restaurar el estado de una sesión; el resultado no equivale a recuperar cualquier chat de IA eliminado.
Cómo ORISA reconstruye una sesión local
El marco descrito en el artículo de IEEE busca dos tipos de artefactos en la memoria de proceso de una app LLM local: tokens por lotes y cachés KV, estructuras que conservan información usada durante la generación del texto. ORISA reconstruye secuencias de tokens y restaura estados de atención de la sesión, con el objetivo de crear una sesión rehosteada e independiente de la aplicación original.
Este mecanismo se refiere a datos de ejecución de apps locales en Android. No describe la recuperación del historial de una cuenta de IA en la nube.
Qué ocurrió con los 100 datos de Project Note Keeper
En una demostración descrita por Georgia Tech, los investigadores usaron ChatterUI para ejecutar Project Note Keeper, un asistente ficticio al que habían proporcionado 100 datos de un proyecto. Tras borrar la conversación, la sesión original aún podía acceder a 14 datos; al pedir a la sesión restaurada que enumerase las notas, esta devolvió 26.
| Sesión | Resultado en la demostración |
| Original | Podía acceder a 14 de los 100 datos proporcionados |
| Rehosteada | Devolvió 26 datos al enumerar las notas |
Las cifras describen una demostración concreta, no una tasa general de recuperación. La diferencia entre ambas sesiones muestra qué ocurrió en ese caso de prueba, no qué sucederá con cualquier app, teléfono o conversación.
Qué midió la evaluación del artículo
El artículo de IEEE informa de una evaluación con 10 apps LLM locales para Android, tres arquitecturas de modelos y 60 configuraciones de sesión. Su resumen indica que ORISA recuperó el 100 % de los tokens y tensores de caché KV dentro de la ventana de contexto activa. También cifra en un promedio del 169,6 % el conocimiento revelado por las sesiones rehosteadas en relación con el de las sesiones originales.
Estas medidas corresponden al alcance y las condiciones de la evaluación descrita. El 100 % se refiere a tokens y tensores KV dentro de la ventana activa, no a todas las conversaciones borradas; el 169,6 % compara el conocimiento revelado en sesiones rehosteadas con el revelado en las originales.
Qué pasa con la memoria después de borrar un chat
Georgia Tech señala que la actividad normal del teléfono puede sobrescribir la memoria y dificultar la recuperación. El estudio examina apps LLM locales y artefactos de su memoria de proceso; no aborda la recuperación de historiales de servicios en la nube ni establece que todos los chats eliminados puedan reconstruirse.
