Topological Attribution Distance (TAD): Revealing Segment-Level RAG Influence on LLM Output Geometry for Incident Log Analysis
本文提出了一种名为拓扑归因距离(Topological Attribution Distance, TAD)的新方法,用于解决大语言模型(LLM)在网络安全运营中输出证据归因与溯源的问题。随着LLM和Agentic AI被集成到安全运维系统
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本文研究分割学习中的隐私泄露问题,提出了一种基于拓扑复杂性(persistent Betti complexity)的隐私感知分割学习框架。分割学习通过将神经网络在客户端和服务器之间分割来实现协作训练,但不当的分割点会导致中间表示泄露敏感信