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English(EN) CutClean: Neural Network Pruning for Privacy-Preserving Inference

新研究解决了神经网络推理中的隐私风险

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新研究论文探讨了在神经网络推理过程中增强隐私的方法。第一篇论文《稀疏协作推理的隐私研究》（A Privacy Study of Sparse Collaborative Inference），作者为 Maximilian Hoefler，研究了稀疏激活在协作推理中相关的隐私风险，发现这些激活的位置会泄露敏感信息。第二篇论文《CutClean：用于隐私保护推理的神经网络剪枝》（CutClean: Neural Network Pruning for Privacy-Preserving Inference），作者为 Enzo Tartaglione，介绍了 CutClean，一种使用辅助隐私头来量化和减少信息泄露同时增加模型稀疏性的剪枝技术。 AI

影响 这些研究突显了用于缓解人工智能模型隐私泄露的新兴技术，这对于敏感数据应用至关重要。

排序理由 两篇在 arXiv 上发表的学术论文，讨论了神经网络推理中隐私保护的新方法。

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新研究解决了神经网络推理中的隐私风险

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两篇在 arXiv 上发表的学术论文，讨论了神经网络推理中隐私保护的新方法。
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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Maximilian Andreas Hoefler, Karsten Mueller, Wojciech Samek ·

    稀疏协作推理的隐私研究

    arXiv:2608.16236v1 Announce Type: new Abstract: Collaborative inference (CI) splits a model between an edge device and a server, whereby the client computes an intermediate activation, transmits it, and the server completes the computation. This raises two concerns, the communica…

  2. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Leonardo Magliolo, Vito Paolo Pastore, Giuseppe Valenzise, Enzo Tartaglione ·

    CutClean：用于隐私保护推理的神经网络剪枝

    arXiv:2608.13773v1 Announce Type: cross Abstract: Neural networks are increasingly deployed in high-stakes applications with growing privacy leakage concerns. We show that this privacy leakage can occur even in the absence of representation imbalances that lead to traditional dat…

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