Protecting Floating-Point Computation for DNN Binaries with MBA Obfuscation
该论文原提交至arXiv，但作者在正式发布前因需要进行大幅修订而主动撤回。论文标题涉及使用MBA（混合布尔算术）混淆技术来保护深度神经网络二进制文件中的浮点计算。然而，由于论文已被撤回，当前无公开的摘要或技术细节可供分析。安全社区需关注未来
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← 返回所有主题Securing Floating-Point Arithmetic for Noise Addition.
浮点算术在计算领域无处不在，因其能够表示极大和极小的数值范围，成为存储、分析和操作数值数据的首选方法。然而，这种灵活性在安全/隐私敏感的场景中带来了额外风险。本文探讨了当向敏感值添加噪声时，浮点算术导致的信息泄露威胁——这种泄露可能使敏感信
Succinct Zero Knowledge for Floating Point Computations.
该论文研究了为浮点计算构建简洁零知识证明系统的问题。标准方法需要将浮点运算转换为二进制电路（遵循 IEEE-754 标准），导致证明者效率产生关于精度 w 的多项式开销，成为简洁论证设计的瓶颈。论文提出了一种新模型，用于验证浮点计算的近似正