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zk-SNARK
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新的 zk-SNARK 框架通过对抗性探测验证大语言模型 (LLM) 的完整性
研究人员开发了一个新颖的、使用 zk-SNARKs 的隐私保护框架，用于验证大语言模型 (LLM) 部署后的完整性。该系统采用对抗性探测来检测在标准输出中可能不明显但微妙的行为变化，即使模型权重是专有的。该框架提供各种探测类型，包括基于 token 的探测、基于 embedding 的探测和压力探测，以平衡访问要求和敏感性。实验表明，即使在黑盒设置下，基于 token 的探测也有效，并且 zk-SNARK 工作流程被证明对于扩展探测集是实用的。
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Niyam-AI 使用零知识证明实现可验证的 AI 代理安全
研究人员推出了 Niyam-AI，这是一个旨在为 AI 代理提供加密可验证安全护栏的新颖框架。与依赖软件检查的现有方法不同，Niyam-AI 使用隔离的 Judge 模型和零知识证明（zk-SNARKs）来数学上验证每个工具调用是否符合预定义的约束。这种方法提供了可证明的安全执行保证，允许第三方在无需访问模型内部权重的情况下确认合规性。在 Agent-SafetyBench 数据集上的评估表明，Niyam-AI 的性能显著优于 NeM…