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。
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共 6 条 · 更新于 11:31
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。
arXiv推荐指数7171 arXiv 论文：AI 生成非自愿私密影像靠配置实现而非专用工具
论文分析了 CivitAI 平台上的 139 篇 R+ 指南，该平台以托管大量 AI 生成性内容（AIG-SC）著称。研究发现这些指南讨论了如何将性概念与身份概念组合成内容生成工作流，即 AI 生成非自愿私密影像（AIG-NCII）的构成要素，其中一篇指南明确给出了 AIG-NCII 工作流。
安全paper推荐指数5858 arXiv论文提出基于生命周期脆弱性矩阵的前沿AI安全评测框架
Casey M. Williams 与 Jennifer Victoria Scurrell 在 arXiv:2610.35725 发布论文，指出当前前沿AI安全评测默认成年用户模型，系统性遗漏儿童、青少年和老年人群体的风险。
安全paper推荐指数6161 arXiv论文分析1331起儿童相关AI事件：模型评测安全不等于实际安全
论文构建了以儿童为中心的AI伤害分类体系，整理并编码了1331起公开报道的儿童相关AI事件。研究发现伤害集中在表征、尊严和心理层面，且多与部署语境、治理和滥用失败相关，而非模型缺陷本身；对个体儿童的伤害还常波及未使用系统的其他儿童。
arXiv推荐指数3838 When Human Corrections Travel：联邦 VLA 适配中的安全问题
arXiv 论文《When Human Corrections Travel》探讨联邦学习与视觉-语言-动作（VLA）策略结合时的安全问题，指出跨任务、环境、人员和机器人本体共享人类纠正产生的适配更新，可能提升平均任务成功率却压制罕见安全干预或在其他机器人上产生不安全响应。