一篇新研究论文探讨了在AI模型中维护隐私的挑战，特别是关注隐藏状态隐私。研究发现，在对单层模型测试的1,536种高斯释放协方差中，没有一种能够实现对自适应攻击者而言的适度效用和隐私之间的平衡。研究人员证明了一个下界，表明任何具有适度效用的全秩高斯释放都会有一个信号随隐藏宽度线性增长的方向，从而排除了均匀高斯安全性，并证实了隐私-效用权衡中的“空心中间区”。 AI
影响 这项研究突显了AI隐私方面的一个基本权衡，表明当前的高斯释放机制不足以平衡效用和安全性，这可能会影响模型的部署方式。
排序理由 学术论文，详细介绍了AI隐私机制的新发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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