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Mert Cihangiroglu
Mert Cihangiroglu
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LightSplit 通过正交投影增强分割学习的隐私保护
研究人员开发了 LightSplit，一种新颖的隐私保护分割学习方法，它使用正交投影来减少通信开销并防止重构攻击。该方法将神经网络划分到客户端和中央服务器之间，投影充当信息瓶颈，丢弃实例特定的信号。LightSplit 保持端到端可微分性，并在各种基准测试中进行了评估，显示出显著的压缩率，同时保持高精度并抵御最先进的重构攻击。
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新方法验证点对点分布式推理中LLM的完整性
一篇新论文提出了一种方法，用于确保大型语言模型（LLM）在分布式到多个点对点节点进行推理时的完整性。该方法包括使用具有已知正确激活的秘密“金丝雀”输入，并将其混入常规流量中。通过测量节点输出与这些已知参考的偏差，系统可以识别篡改结果的恶意节点，并将其与仅表现出轻微硬件噪声的良性节点区分开来。据报道，该方法在识别恶意分片时取得了完美的AUROC分数1.0。
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AI框架利用DRL和FL增强物联网安全性
研究人员开发了一个新颖的AI框架，通过智能选择合适的智能对象进行服务供应来增强物联网（IoT）的安全性。该系统利用深度强化学习（DRL）在安全约束下进行自适应服务选择，并利用联邦学习（FL）进行分布式行为监控。这种方法计算服务提供商的可靠性得分，确保选择同时考虑功能适用性和对安全协议的遵守情况，实验结果表明即使在资源受限的IoT设备上也能有效。