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Groth16 zk-SNARK
Groth16 zk-SNARK
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新框架最大限度地减少AI验证中的数据泄露
研究人员引入了一个名为最小化信息泄露（MID）的新框架，以解决AI验证中的信任边界问题。MID量化了呈现给验证者的证据的信息含量，衡量了关于模型、工作负载或硬件的敏感数据的潜在附带泄露。这种通用方法可应用于各种验证目标和约束，并已在多种任务上得到证明，包括执行类型、硬件身份、计算规模和模型身份。该框架还支持零知识证明（ZKP）认证发布，并使用Groth16 zk-SNARK演示了一个线性投影机制。
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新研究提出自主人工智能代理的可验证授权
一篇新研究论文提出了一种用于自主人工智能代理的可加密验证授权的形式化模型。该模型称为可加密验证代理授权（CVA），旨在提供加密证据，证明代理的请求在特定执行上下文中满足适用的策略，同时保留私有属性的机密性。作者将身份、授权请求和运行时执行绑定分离确定为一个关键的开放问题，并概述了解决该问题的研究议程。