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English(EN) SpliTEE: Improving LLM Inference on Trusted Hardware with Differentially Private GPU Outsourcing

SpliTEE 使用差分隐私实现受信任硬件上的安全 LLM 推理

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 SpliTEE，这是一种旨在增强受信任硬件上大型语言模型 (LLM) 推理隐私的新型架构。该系统将 LLM 计算分配给一个基于 CPU 的安全可信执行环境 (TEE) 和一个更快的、不受信任的 GPU。与以前的基于加密的方法不同，SpliTEE 采用差分隐私来掩盖发送到 GPU 的中间输入，从而防止提示重建攻击。该方法将 LLM 保留在浮点域中，避免了量化，并与全基于 CPU 或基于加密的分离方法相比，实现了更快的推理速度，同时还实现了更高的准确性。 AI

影响 增强了 LLM 推理的隐私性，可能在不受信任的环境中处理更敏感的数据。

排序理由 该项目是一篇学术论文，详细介绍了一种在受信任硬件上进行 LLM 推理的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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SpliTEE 使用差分隐私实现受信任硬件上的安全 LLM 推理

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Shashie Dilhara Batan Arachchige, Robin Carpentier, Hassan Jameel Asghar, Dali Kaafar ·

    SpliTEE：通过差分隐私 GPU 外包改进受信任硬件上的 LLM 推理

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