Privacy-Preserving Mechanisms Enable Cheap Verifiable Inference of LLMs
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Pal, Arka, Zahran, Louai, Gvozdjak, William, Potti, Akilesh, Goldblum, Micah |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
An Attack to Break Permutation-Based Private Third-Party Inference Schemes for LLMs
par: Thomas, Rahul, et autres
Publié: (2025)
par: Thomas, Rahul, et autres
Publié: (2025)
Cascade: Token-Sharded Private LLM Inference
par: Thomas, Rahul, et autres
Publié: (2025)
par: Thomas, Rahul, et autres
Publié: (2025)
vTune: Verifiable Fine-Tuning for LLMs Through Backdooring
par: Zhang, Eva, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Eva, et autres
Publié: (2024)
Knowing What You Know Is Not Enough: Large Language Model Confidences Don't Align With Their Actions
par: Pal, Arka, et autres
Publié: (2025)
par: Pal, Arka, et autres
Publié: (2025)
Privacy-Preserving Verifiable Neural Network Inference Service
par: Riasi, Arman, et autres
Publié: (2024)
par: Riasi, Arman, et autres
Publié: (2024)
Efficient and Verifiable Privacy-Preserving Convolutional Computation for CNN Inference with Untrusted Clouds
par: Lu, Jinyu, et autres
Publié: (2025)
par: Lu, Jinyu, et autres
Publié: (2025)
Privacy-Preserving Inference for Quantized BERT Models
par: Lu, Tianpei, et autres
Publié: (2025)
par: Lu, Tianpei, et autres
Publié: (2025)
Privacy-Preserving Hierarchical Model-Distributed Inference
par: Dehkordi, Fatemeh Jafarian, et autres
Publié: (2024)
par: Dehkordi, Fatemeh Jafarian, et autres
Publié: (2024)
A User-Centric, Privacy-Preserving, and Verifiable Ecosystem for Personal Data Management and Utilization
par: Zafar, Osama, et autres
Publié: (2025)
par: Zafar, Osama, et autres
Publié: (2025)
CENTAUR: Bridging the Impossible Trinity of Privacy, Efficiency, and Performance in Privacy-Preserving Transformer Inference
par: Luo, Jinglong, et autres
Publié: (2024)
par: Luo, Jinglong, et autres
Publié: (2024)
Efficient Privacy-Preserving KAN Inference Using Homomorphic Encryption
par: Lai, Zhizheng, et autres
Publié: (2024)
par: Lai, Zhizheng, et autres
Publié: (2024)
On Polynomial Approximations for Privacy-Preserving and Verifiable ReLU Networks
par: Ali, Ramy E., et autres
Publié: (2020)
par: Ali, Ramy E., et autres
Publié: (2020)
Auditing Privacy Mechanisms via Label Inference Attacks
par: Busa-Fekete, Róbert István, et autres
Publié: (2024)
par: Busa-Fekete, Róbert István, et autres
Publié: (2024)
Blockchain-Enabled Privacy-Preserving Second-Order Federated Edge Learning in Personalized Healthcare
par: Nawaz, Anum, et autres
Publié: (2025)
par: Nawaz, Anum, et autres
Publié: (2025)
Inference Privacy: Properties and Mechanisms
par: Tian, Fengwei, et autres
Publié: (2024)
par: Tian, Fengwei, et autres
Publié: (2024)
Comparison of Fully Homomorphic Encryption and Garbled Circuit Techniques in Privacy-Preserving Machine Learning Inference
par: Cheerla, Kalyan, et autres
Publié: (2025)
par: Cheerla, Kalyan, et autres
Publié: (2025)
Inf2Guard: An Information-Theoretic Framework for Learning Privacy-Preserving Representations against Inference Attacks
par: Noorbakhsh, Sayedeh Leila, et autres
Publié: (2024)
par: Noorbakhsh, Sayedeh Leila, et autres
Publié: (2024)
Panther: A Cost-Effective Privacy-Preserving Framework for GNN Training and Inference Services in Cloud Environments
par: Chen, Congcong, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Congcong, et autres
Publié: (2025)
RL-Finetuned LLMs for Privacy-Preserving Synthetic Rewriting
par: Shi, Zhan, et autres
Publié: (2025)
par: Shi, Zhan, et autres
Publié: (2025)
Agentic Privacy-Preserving Machine Learning
par: Zhang, Mengyu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Mengyu, et autres
Publié: (2025)
Data Privacy Preservation on the Internet of Things
par: Sen, Jaydip, et autres
Publié: (2023)
par: Sen, Jaydip, et autres
Publié: (2023)
Preserving Privacy and Security in Federated Learning
par: Nguyen, Truc, et autres
Publié: (2022)
par: Nguyen, Truc, et autres
Publié: (2022)
Verifying LLM Inference to Detect Model Weight Exfiltration
par: Rinberg, Roy, et autres
Publié: (2025)
par: Rinberg, Roy, et autres
Publié: (2025)
Privacy Preserving Reinforcement Learning for Population Processes
par: Yang-Zhao, Samuel, et autres
Publié: (2024)
par: Yang-Zhao, Samuel, et autres
Publié: (2024)
Privacy-Preserving Vertical K-Means Clustering
par: Mazzone, Federico, et autres
Publié: (2025)
par: Mazzone, Federico, et autres
Publié: (2025)
Privacy-Preserving Fair Synthetic Tabular Data
par: Sarmin, Fatima J., et autres
Publié: (2025)
par: Sarmin, Fatima J., et autres
Publié: (2025)
Privacy Preservation through Practical Machine Unlearning
par: Dilworth, Robert
Publié: (2025)
par: Dilworth, Robert
Publié: (2025)
Federated Inference: Toward Privacy-Preserving Collaborative and Incentivized Model Serving
par: Seo, Jungwon, et autres
Publié: (2026)
par: Seo, Jungwon, et autres
Publié: (2026)
A Privacy-Preserving Framework for Advertising Personalization Incorporating Federated Learning and Differential Privacy
par: Li, Xiang, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xiang, et autres
Publié: (2025)
Preserving Node-level Privacy in Graph Neural Networks
par: Xiang, Zihang, et autres
Publié: (2023)
par: Xiang, Zihang, et autres
Publié: (2023)
Privacy-Preserving Optimal Parameter Selection for Collaborative Clustering
par: Ghasemian, Maryam, et autres
Publié: (2024)
par: Ghasemian, Maryam, et autres
Publié: (2024)
Privacy-Preserving Generative Models: A Comprehensive Survey
par: Padariya, Debalina, et autres
Publié: (2025)
par: Padariya, Debalina, et autres
Publié: (2025)
Privacy-Preserving 3-Layer Neural Network Training
par: Chiang, John
Publié: (2023)
par: Chiang, John
Publié: (2023)
Automated Privacy-Preserving Techniques via Meta-Learning
par: Carvalho, Tânia, et autres
Publié: (2024)
par: Carvalho, Tânia, et autres
Publié: (2024)
Preserving Expert-Level Privacy in Offline Reinforcement Learning
par: Sharma, Navodita, et autres
Publié: (2024)
par: Sharma, Navodita, et autres
Publié: (2024)
opp/ai: Optimistic Privacy-Preserving AI on Blockchain
par: So, Cathie, et autres
Publié: (2024)
par: So, Cathie, et autres
Publié: (2024)
Efficient Federated Unlearning with Adaptive Differential Privacy Preservation
par: Jiang, Yu, et autres
Publié: (2024)
par: Jiang, Yu, et autres
Publié: (2024)
Privacy Amplification for Matrix Mechanisms
par: Choquette-Choo, Christopher A., et autres
Publié: (2023)
par: Choquette-Choo, Christopher A., et autres
Publié: (2023)
The Sample Complexity of Membership Inference and Privacy Auditing
par: Haghifam, Mahdi, et autres
Publié: (2025)
par: Haghifam, Mahdi, et autres
Publié: (2025)
Immersion and Invariance-based Coding for Privacy-Preserving Federated Learning
par: Hayati, Haleh, et autres
Publié: (2024)
par: Hayati, Haleh, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
An Attack to Break Permutation-Based Private Third-Party Inference Schemes for LLMs
par: Thomas, Rahul, et autres
Publié: (2025) -
Cascade: Token-Sharded Private LLM Inference
par: Thomas, Rahul, et autres
Publié: (2025) -
vTune: Verifiable Fine-Tuning for LLMs Through Backdooring
par: Zhang, Eva, et autres
Publié: (2024) -
Knowing What You Know Is Not Enough: Large Language Model Confidences Don't Align With Their Actions
par: Pal, Arka, et autres
Publié: (2025) -
Privacy-Preserving Verifiable Neural Network Inference Service
par: Riasi, Arman, et autres
Publié: (2024)