ZK-SenseLM：基于选择性放弃与零知识证明的可验证大模型无线感知
密码学与安全
2026-01-16 v3 计算与语言
摘要
ZK-SenseLM是一个安全且可审计的无线感知框架，由用于Wi-Fi信道状态信息(以及可选的mmWave雷达或RFID)的大型模型编码器与以策略为导向的决策层以及端到端推理的零知识证明组成。编码器采用掩码频谱预训练，结合相位一致性正则化，外加轻型跨模态对齐，将RF特征与紧凑、人类可解释的策略标记绑定。为减少分布迁移下的不安全行为，我们添加了一个校准的选择性放弃头，所选的风险-覆盖 operating point被注册并绑定到证明中。我们实现了一个四阶段证明管道：(C1)特征健全性和承诺，(C2)阈值和版本绑定，(C3)时间窗口绑定，以及(C4)PLONK风格的证明，表明量化后的网络在给定已提交窗口的情况下产生了记录的动作和置信度。微批处理证明在相邻窗口之间实现成本摊销，gateway选项可卸载低功耗设备上的证明。该系统集成了差分隐私联邦学习和设备个性化，而不会削弱可验证性：模型散列和注册阈值是每个公开声明的一部分。 在活动、存在或入侵、呼吸代理、RF指纹等任务上，ZK-SenseLM改进了宏观F1和校准，产生了在扰动下的有利的覆盖-风险曲线，拒绝了篡改和重放攻击，同时保持紧凑的证明和快速验证。
引用
@article{arxiv.2510.25677,
title = {ZK-SenseLM: Verifiable Large-Model Wireless Sensing with Selective Abstention and Zero-Knowledge Attestation},
author = {Hasan Akgul and Mari Eplik and Javier Rojas and Aina Binti Abdullah and Pieter van der Merwe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.25677},
year = {2026}
}
备注
arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to unverifiable authorship and affiliation