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RESEARCH · CL_48869 · May 22 · 02:14

新研究揭示拆分式LLM推理中的隐私风险

一篇新研究论文探讨了大型语言模型（LLM）拆分推理中的隐私风险。该研究引入了ActInv，一种能够从中间激活中重建客户端输入的方法，即使在使用噪声注入等防御措施的情况下也能奏效。研究人员还开发了一种称为扰动放大因子（PAF）的指标来量化特定层级的隐私漏洞，并提出了PriPert作为一种防御机制。