提出PropMe框架，通过对比前缀攻击与非对抗性评估，衡量大语言模型在普通使用中泄露训练数据的倾向性。配套SimpleTrace管道，基于infini-gram对生成内容进行确定性溯源，计算逐字、近似逐字及倾向性转换后的记忆指标。在Comma和DFM Decoder两个全开放模型、Common Pile和Dynaword两个数据集上的评估显示：前缀攻击可大幅提升记忆提取，但非对抗性提示下倾向性分数始终较低，说明模型能泄露数据但通常不会自发这么做。DFM Decoder（从Comma持续预训练而来）在Common Pile上的记忆能力和倾向性均下降，表明后续训练侧重不同数据可降低记忆。建议记忆审计同时报告最坏情况可提取性和日常泄露倾向性。