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SecDVA：恶意安全的多方数据价值评估框架
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AI 综述
arXiv 论文提出 SecDVA，称其为首个恶意安全多方计算（MPC）数据价值评估框架，除最终结果外不泄露卖方数据与买方模型、测试数据。其以神经正切核线性化模型更新，用函数秘密共享设计 (2+1)-party MPC 协议；实验显示其在明文设置下优于基线，并能在 MPC 下以合理时间评估大模型数据价值。
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这件事的论文
- SecDVA：面向现代机器学习数据市场的恶意安全多方数据价值评估框架
arXiv · 2026-11-11 · 深度解读
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11月11日
- arXivSecDVA：面向现代机器学习数据市场的恶意安全多方数据价值评估框架
论文提出 SecDVA，称其为首个恶意安全多方计算（MPC）数据价值评估框架，除最终结果外不泄露卖方数据与买方模型、测试数据。其以神经正切核线性化模型更新，以 mini-batch 近似降低开销，用函数秘密共享设计 (2+1)-party MPC 协议。实验显示其在明文设置下优于基线，并能在 MPC 下以合理时间评估大模型数据价值。
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