AI 知识蒸馏中的信息论可靠性—安全边界与有限对齐动力学
arXiv 论文提出一个与具体模型形式无关的可靠性—安全普适权衡不等式，其边界仅由隐层区分良性与有害输入能力的单一参数 Kh 决定。作者构建 Boltzmann 机响应行为模型，得到由危险判别容量 K 决定权衡曲线、由整体作答倾向决定曲线上工作点的两条精确关系，并称与现有实验数据吻合。
看学术
AI 安全方向的论文、会议、比赛、教程与资料，按内容形态筛选，支持搜索。
分类筛选3展开收起
攻击手段
防御体系
模型内生风险
系统与组件
应用场景
评测与治理
可解释与机制
共 2 条 · 更新于 11:28
arXiv推荐指数3434 arXiv推荐指数4646 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。