面向人工智能赋能系统的隐私增强技术
密码学与安全
2024-04-05 v1
摘要
人工智能（AI）模型给系统引入了隐私漏洞。这些漏洞可能会影响模型所有者或系统用户；它们存在于模型开发、部署和推理阶段，且威胁可能来自系统内部或外部。在本文中，我们调查了潜在威胁，并提议使用几种隐私增强技术（PETs）来防御人工智能赋能系统。随后，我们提供了一个用于人工智能赋能系统的 PETs 评估框架，并讨论了 PETs 可能对系统级变量产生的影响。
引用
@article{arxiv.2404.03509,
title = {Privacy-Enhancing Technologies for Artificial Intelligence-Enabled Systems},
author = {Liv d'Aliberti and Evan Gronberg and Joseph Kovba},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.03509},
year = {2024}
}