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English(EN) Auditing and Mitigating Privacy Leakage in Cloud-Edge Collaborative Decoding

新框架审计和缓解云边大语言模型协作中的隐私泄露

研究人员开发了一个新框架,用于审计和缓解云边协同解码系统中的隐私泄露。这些系统使用边缘设备上的小型语言模型处理私有数据,并将其预测与云端托管的大型语言模型融合。所提出的名为CoVeil的方法动态优化传输信号,将数据泄露减少高达87.2%,同时保持协同质量,这在构建的问答数据集上得到了证明。 AI

影响 这项研究可能导致更安全地部署大语言模型来处理敏感数据,从而在注重隐私的应用中得到更广泛的应用。

排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文,详细介绍了一个新的框架和方法,用于解决特定AI系统架构中的隐私问题。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新框架审计和缓解云边大语言模型协作中的隐私泄露

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这是一篇发表在arXiv上的研究论文,详细介绍了一个新的框架和方法,用于解决特定AI系统架构中的隐私问题。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Kejia Zhang, Tianyuan Zou, Zixuan GU, Yang Liu ·

    云边协同解码中的隐私泄露审计与缓解

    arXiv:2608.29111v1 Announce Type: cross Abstract: Applications such as personalized assistance and proprietary document analysis require large language models (LLMs) to generate outputs from private data. Yet powerful LLMs typically cannot be deployed on the resource-constrained …