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private information retrieval
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新协议增强了机器学习模型审计的完整性，防止操纵
研究人员开发了一种新的机器学习模型审计协议，旨在防止提供商操纵评估过程。该协议利用私有信息检索（PIR）机制，允许审计员查询模型，而提供商不知道将审计哪些具体数据点。该方法被设计为高效、开销最小，并且不需要更改模型或其推理管道。理论保证和实验结果表明，通过迫使提供商伪造更多响应来隐藏不公平性，这种方法显著提高了操纵的可检测性。
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新的RAG框架使用同态加密增强隐私保护
研究人员开发了“GoldenRetriever”，一个利用非交互式同态加密的、用于隐私保护的检索增强生成（RAG）的新型框架。这种方法解决了通常以明文处理敏感数据的RAG系统的隐私问题。通过在加密下使用阈值选择而非昂贵的top-k排序，GoldenRetriever显著降低了延迟和计算复杂度。该系统使用基于CKKS的同态计算进行加密相似性评估和文档选择，确保查询内容和中间分数保持机密。实验表明，与之前的加密方法相比，其检索效果具有竞争…
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新研究探讨 DNA 数据存储的私有信息检索
研究人员探讨了私有信息检索（PIR）协议在大型 DNA 数据存储系统中的应用。该研究提出了两种方法，将现有的双服务器 PIR 协议适配到 DNA 存储特有的生化查询机制和复杂性中。这些适配旨在平衡隐私、效率和实际可行性，并突出了这种新兴存储技术特有的信息论隐私权衡。