Cross-Domain Inference for Human Localization: Applying Wi-Fi RSSI Data to CSI-Trained Models
该论文研究 Wi-Fi 信号数据对个人隐私的威胁，重点关注一种比 CSI（信道状态信息）更易获取的替代数据源——RSSI（接收信号强度指示）。现有 Wi-Fi 人体定位与姿态预测研究大多依赖 CSI，但 CSI 采集通常需要提升的操作系统权
#privacy-inference
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← 返回所有主题Comet: Accelerating Private Inference for Large Language Model by Predicting Activation Sparsity.
本文提出一种名为 Comet 的高效隐私推理系统，旨在加速基于云平台的大语言模型（LLM）推理服务，同时缓解用户对敏感信息泄露的担忧。当前主流方案采用安全多方计算（MPC）保护推理过程中的数据隐私，但 MPC 需要频繁的服务器间通信，导致显
FESC: Remodeling Long-Context Private Inference with Encrypted State-Space Models
该论文针对长文本隐私推理中的性能瓶颈问题，提出了一种名为FESC（Factorized Encrypted Scan-Contract）的混合FHE-MPC系统。传统隐私推理系统主要优化或分布式实现Transformer的加密注意力机制，但
WiFinger: Fingerprinting Noisy IoT Event Traffic Using Packet-level Sequence Matching.
WiFinger 提出了一种针对高噪声 Wi-Fi 环境下物联网(IoT)设备事件流量的细粒度指纹识别方法。智能家居等 IoT 环境容易遭受隐私推断攻击，攻击者通过分析加密网络流量的模式来推断设备状态甚至人员活动。现有攻击大多依赖机器学习技