PTI：面向 MLaaS 的私有 Transformer 推理综述
密码学与安全
2025-05-16 v1 人工智能
摘要
Transformer 模型已彻底革新了人工智能，驱动内容生成、情感分析等应用。然而，其在机器学习即服务（MLaaS）中的部署引发了重大的隐私关注，主要由于对敏感用户数据的集中处理。私有 Transformer 推理（PTI）通过利用加密技术（如安全多方计算和同态加密）提供解决方案，使推理过程能够保留用户数据和模型隐私。本文综述了近期 PTI 的最新进展，突出展示了最新解决方案与挑战。我们还引入了用于 PTI 的结构化分类法和评估框架，关注在资源效率与隐私之间进行权衡，并弥合高性能推理与数据隐私之间的鸿沟。
引用
@article{arxiv.2505.10315,
title = {Private Transformer Inference in MLaaS: A Survey},
author = {Yang Li and Xinyu Zhou and Yitong Wang and Liangxin Qian and Jun Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.10315},
year = {2025}
}