Lacan: Making Accountability in Anonymous Networks Real
互联网日常活动中，匿名性和问责制都是基本需求，但二者看似矛盾，难以同时实现。现有方案要么依赖路径上的受托服务器，要么需要逐包授权或逐包公钥运算，要么需要中央权威进行每会话干预，在可部署性、开销或信任模型上存在不足。本文提出 Lacan 协议
#accountability
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← 返回所有主题Offline-Verifiable Accountability for Cross-Organization Agent Messaging: A Preserved Evidence-Bundle Approach
该论文针对跨组织智能体（Agent）工作流中的问责与审计难题，提出了一种离线可验证的保留证据包（Preserved Evidence-Bundle）方法。在跨组织场景下，多个组织参与智能体间的消息交互与委派操作，事后审计或纠纷评审时需要保留
LAAF: A Layered Accountability Architecture Framework for LLM Applications
该论文针对大型语言模型（LLM）在医疗、司法、金融和公共服务等高风险领域应用中出现的责任归属问题，提出了一种分层责任架构框架（LAAF）。研究背景是：LLM 在这些场景中即使输出缺乏依据或内容错误，也常被当作权威信息，一旦造成损害，难以明确
Accountable yet Anonymous AI Agents - Split-Knowledge Binding in National Agent-Identity Layer in China
本文研究AI代理身份系统中问责性与匿名性的平衡问题。现有行业实践和研究方案普遍倾向于让每个代理完全可识别以保障问责，但中国正在建设的国家级代理身份层（计划于2026年Q3公开上线）探索了一条不同路径：代理与经过验证的法律主体关联，但该主体身
Scalable Accountable Byzantine Agreement and Beyond.
本文提出了一种可扩展的可问责拜占庭协议（Scalable Accountable Byzantine Agreement, SABA），解决了传统拜占庭协议在参与方数量增加时通信开销过高的问题。SABA 能够在线性时间内完成协议，且不需要认
ECO/CPO-DAG: A Contradiction-Based Accountability Layer for Adversarial Supply Chains
本文提出 ECO/CPO-DAG，一个针对对抗性供应链的问责协议，将矛盾检测形式化为补充验证层，而非共识或真理建立机制。参与者将签名的事件声明对象（ECO）发布到一个因果有序、只追加的有向无环图（DAG）中，边编码了发生在先关系。当关于同一
Holding Secrets Accountable: Auditing Privacy-Preserving Machine Learning.
本文针对隐私保护机器学习（PPML）与机器学习审计这两个此前大多独立研究的领域进行了交叉探索。随着PPML技术（如安全多方计算、同态加密、差分隐私等）的发展，使得对高度敏感数据（例如医疗、金融记录）进行机器学习分析成为可能，然而严格的隐私法
Who Owns This Agent? Tracing AI Agents Back to Their Owners
该论文首次正式提出了AI代理（AI Agent）的归属问题（agent attribution）：即如何将一个观察到的有害代理交互行为追溯到其部署账户（托管供应商）。当前AI代理被广泛部署以自主执行任务，但缺乏有效的追踪机制，导致良性操作者
WhiteCloak: How to Hold Anonymous Malicious Clients Accountable in Secure Aggregation?
本文提出了一种名为 WhiteCloak 的协议，旨在解决联邦学习安全聚合场景下匿名恶意客户端的问责问题。在安全聚合中，客户端数据通过加密手段聚合，保护了用户隐私，但也使得恶意客户端可以匿名破坏模型而不被追责。WhiteCloak 通过一种