Buchumschlag

SplitAgent: A Privacy-Preserving Distributed Architecture for Enterprise-Cloud Agent Collaboration

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	She, Jianshu
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Cryptography and Security Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

PlanTwin: Privacy-Preserving Planning Abstractions for Cloud-Assisted LLM Agents
von: Yu, Guangsheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Privacy Artifact ConnecTor (PACT): Embedding Enterprise Artifacts for Compliance AI Agents
von: Fang, Chenhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The PBSAI Governance Ecosystem: A Multi-Agent AI Reference Architecture for Securing Enterprise AI Estates
von: Willis, John M.
Veröffentlicht: (2026)

Enabling Regulatory Multi-Agent Collaboration: Architecture, Challenges, and Solutions
von: Hu, Qinnan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AESP: A Human-Sovereign Economic Protocol for AI Agents with Privacy-Preserving Settlement
von: Wang, Jian Sheng
Veröffentlicht: (2026)

PRSI: Privacy-Preserving Recommendation Model Based on Vector Splitting and Interactive Protocols
von: Cao, Xiaokai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Zero-Knowledge Audit for Internet of Agents: Privacy-Preserving Communication Verification with Model Context Protocol
von: Jing, Guanlin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IRSDA: An Agent-Orchestrated Framework for Enterprise Intrusion Response
von: Panigrahi, Damodar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AgentMark: Utility-Preserving Behavioral Watermarking for Agents
von: Huang, Kaibo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Quantization-based Technique for Privacy Preserving Distributed Learning
von: Colombo, Maurizio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unlocking Apple's Private Cloud Compute: An Analysis of Privacy-Preserving Artificial Intelligence
von: Dittmar, Yannik, et al.
Veröffentlicht: (2026)

If Only My CGM Could Speak: A Privacy-Preserving Agent for Question Answering over Continuous Glucose Data
von: Cui, Yanjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AgentWard: A Lifecycle Security Architecture for Autonomous AI Agents
von: Zhang, Yixiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SuperLocalMemory: Privacy-Preserving Multi-Agent Memory with Bayesian Trust Defense Against Memory Poisoning
von: Bhardwaj, Varun Pratap
Veröffentlicht: (2026)

AudAgent: Automated Auditing of Privacy Policy Compliance in AI Agents
von: Zheng, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Design and Optimization of Cloud Native Homomorphic Encryption Workflows for Privacy-Preserving ML Inference
von: Bollikonda, Tejaswini
Veröffentlicht: (2025)

Unveiling Privacy Risks in LLM Agent Memory
von: Wang, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PrivTune: Efficient and Privacy-Preserving Fine-Tuning of Large Language Models via Device-Cloud Collaboration
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy in Action: Towards Realistic Privacy Mitigation and Evaluation for LLM-Powered Agents
von: Wang, Shouju, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SoK: Security and Privacy of AI Agents for Blockchain
von: Romandini, Nicolò, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Zero-Knowledge Federated Learning: A New Trustworthy and Privacy-Preserving Distributed Learning Paradigm
von: Wang, Taotao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CompressionAttack: Exploiting Prompt Compression as a New Attack Surface in LLM-Powered Agents
von: Liu, Zesen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy-Preserving LLMs Routing
von: Wu, Xidong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Research on Large Language Model Cross-Cloud Privacy Protection and Collaborative Training based on Federated Learning
von: Yang, Ze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Differential Privacy in Generative AI Agents: Analysis and Optimal Tradeoffs
von: Yang, Ya-Ting, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AgentSCOPE: Evaluating Contextual Privacy Across Agentic Workflows
von: Ngong, Ivoline C., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Cross-Cloud Data Privacy Protection: Optimizing Collaborative Mechanisms of AI Systems by Integrating Federated Learning and LLMs
von: Luo, Huaiying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decentralized AI-driven IoT Architecture for Privacy-Preserving and Latency-Optimized Healthcare in Pandemic and Critical Care Scenarios
von: Sammangi, Harsha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Safeguarding AI Agents: Developing and Analyzing Safety Architectures
von: Domkundwar, Ishaan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Privacy Preservation in Gen AI Applications
von: S, Swetha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Privacy-Preserving Retrieval Augmented Generation with Distance-Preserving Encryption
von: Ye, Huanyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mobile GUI Agent Privacy Personalization with Trajectory Induced Preference Optimization
von: Lin, Zhixin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RTBAS: Defending LLM Agents Against Prompt Injection and Privacy Leakage
von: Zhong, Peter Yong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PrivacyRestore: Privacy-Preserving Inference in Large Language Models via Privacy Removal and Restoration
von: Zeng, Ziqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ACF: A Collaborative Framework for Agent Covert Communication under Cognitive Asymmetry
von: Wu, Wansheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Federated Inference: Toward Privacy-Preserving Collaborative and Incentivized Model Serving
von: Seo, Jungwon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Federated Foundation Models: Privacy-Preserving and Collaborative Learning for Large Models
von: Yu, Sixing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Privacy-Preserving Decentralized AI with Confidential Computing
von: Lee, Dayeol, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Privacy-Preserving Decentralized Federated Learning via Explainable Adaptive Differential Privacy
von: Piran, Fardin Jalil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Caging the Agents: A Zero Trust Security Architecture for Autonomous AI in Healthcare
von: Maiti, Saikat
Veröffentlicht: (2026)