云边端 IoT 系统中可信分布式机器学习：异构性视角下的安全、隐私与鲁棒性综述
arXiv 发布一篇以安全为中心、面向异构性的可信分布式机器学习（DML）综述，将联邦学习（FL）作为高风险案例，系统梳理云边端 IoT 场景下的资产、对手、信任假设与协同模式。
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共 2 条 · 更新于 11:22
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arXiv推荐指数5858 Proof-Carrying Contracts：让 AI Agent 无法违反的约束证明框架
论文提出 Proof-Carrying Contracts（PC2）框架，要求 AI Agent 在执行请求操作前提交可机器校验的证明，证明其在模型允许的所有情形下都保持约定约束，由名为 Airlock 的执行系统校验证明并控制操作访问。