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10月8日 · 周四

隐私与数据泄露 · 论文

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  1. 其他arXiv 2610.01195

    Federated Agent Optimization:面向隐私约束下分布式智能体协同优化的联邦智能体优化框架

    提出 FAO 框架,形式化隐私约束下的智能体协同优化

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要FAO 把智能体协作写成效用、隐私和通信的多目标问题,并给出组件分类与迁移框架。

    Federated Agent Optimization(FAO) 是一篇框架论文:多个处在私有环境中的 LLM 智能体,如何在原始数据、完整轨迹和本地知识不离开客户端的前提下协作改进。

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  2. 其他arXiv 2609.10144

    AIOS 的内核管理共享内存:面向系统级个性化的新抽象

    AI 导读研究提出"内核管理共享内存",由智能体系统内核而非单个智能体统一负责记忆检索、隐私执行与提示注入。

    发表
    测试
    GPT-4o、Llama-3.1:8B、Qwen-2.5:7B
    摘要作者称内核集中管理记忆,能拿到无约束上下文的大部分个性化收益,并降低延迟。

    kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel,并在 AIOS 上与三种替代方案比较。

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  3. 其他arXiv 2609.12067

    面向压缩与隐私的可扩展离散到连续信道模拟

    提出置换方案,精确模拟离散到连续信道并用于变速率压缩与差分隐私估计

    发表
    摘要置换加指数竞赛用固定样本模拟离散到连续信道,polar-MLC 将其用到 VQ-VAE 压缩和高斯 CDP 均值估计。

    Rowan、Phan 与 Khisti 研究离散输入、连续输出信道的模拟:共享随机样本数固定,长块长用 polar 码与多层编码降到 O(n log n)。。信道模拟要让解码器的 Y 服从 P_{Y|X},同时把消息长度压向 I(X。

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  4. 其他arXiv 2609.16915

    ROSETTA:基于混合 CKKS/TFHE 的高效准确隐私保护 LLM 解码框架

    提出混合 CKKS/TFHE 的隐私保护 LLM 解码框架 ROSETTA

    发表
    测试
    GPT-2 Base、TinyLlama-1.1B、LLaMA-3-8B
    摘要ROSETTA 用分段 LUT 和 DAG 最短路,把 CKKS 与 TFHE 按算子拼进 LLM 解码。

    ROSETTA 是面向 LLM decode 的混合 CKKS/TFHE 隐私推理框架,目标是在 honest-but-curious 两方设定下,让服务器在密文上完成解码,同时保住权重和用户输入。

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  5. 其他arXiv 2609.21858

    基于泊松过程的可水印多草稿推测采样

    提出多草稿水印投机采样 MPFR,同时保持无偏水印与采样效率

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-0.5B-Instruct、Qwen2.5-1.5B-Instruct 等 4 个
    摘要MPFR 用上下文索引的泊松过程做可水印多草稿投机采样,并保持停止时间草稿不变性。

    MPFR 是一种基于泊松过程的多草稿投机采样,用来同时提高解码效率并嵌入无偏水印。

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  6. 其他arXiv 2609.38895

    Unmerge:用任务算术实现高效机器遗忘

    提出 UNMERGE,用任务向量低秩分解做概念级遗忘

    发表
    测试
    ResNet-50、ViT-S/16、Llama-3.2-3B-Instruct
    摘要UNMERGE 用低秩任务向量相减做概念级遗忘,类别任务上 ToW 与隐私更接近重训。

    UNMERGE 把近似机器遗忘写成模型合并的逆运算:从已微调的合并任务向量里减去一个学出来的低秩遗忘分量。作者要处理的是概念级请求(一个类或一个语义组),而不是任意单条记录。梯度上升、重标注、蒸馏和显著性方法都靠把遗忘损失写进权重,作者认为它们超参脆弱、无法表达遗忘与保留的共享方向,也缺少逐层诊断。

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  7. 其他arXiv 2608.04314

    面向良性用途的对抗攻击:视觉内容全生命周期主动防护综述

    综述视觉内容全生命周期中的所有者侧对抗防护方法

    发表
    摘要综述把五类对抗式保护收成一个生命周期,并用三条轴比较其主张。

    Adversarial attacks for good 是一篇视觉内容所有者侧保护的综述:把长期作为攻击来研究的扰动和结构化信号,反过来交给数据所有者、创作者、平台或审计方使用。

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