Sleem Mahmoud Abdelghafar

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。