CoreGuard：面向边缘部署的 LLM 核心能力防护
密码学与安全
2026-04-28 v3 人工智能
分布式、并行与集群计算
摘要
专有大型语言模型 (LLM) 具备跨多种任务的强大泛化能力，日益部署在边缘设备上以提高效率和隐私。然而，在缺乏充分保护的情况下在边缘部署专有 LLM 引入关键安全威胁。攻击者可提取模型权重和架构，从而实现未经授权的复制和滥用。即使保护措施防止了完整提取模型权重，攻击者仍可能进行诱导微调等高级攻击，进一步滥用该模型。现有针对这些威胁的防御措施通常造成显著的计算和通信开销，难以在边缘部署中实际应用。为保护边缘部署的 LLM，我们引入 CoreGuard，这是一种计算和通信高效的保护方法。CoreGuard 采用高效保护协议降低计算开销，并通过传播协议最小化通信开销。大量实验表明，CoreGuard 在几乎零开销下实现了上限安全保护。
引用
@article{arxiv.2410.13903,
title = {CoreGuard: Safeguarding Foundational Capabilities of LLMs Against Model Stealing in Edge Deployment},
author = {Qinfeng Li and Tianyue Luo and Xuhong Zhang and Yangfan Xie and Zhiqiang Shen and Lijun Zhang and Yier Jin and Hao Peng and Xinkui Zhao and Xianwei Zhu and Jianwei Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.13903},
year = {2026}
}
备注
Accepted by NeurIPS 2025 Conference