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机构名称：
¥ 2.0
摘要。机器学习的成功（ML）伴随着对其可信度的越来越关注。几个司法管辖区正在准备ML监管框架。这样的问题是确保模型培训数据具有某些敏感属性的理想分布特性。例如，法规草案表明，模型培训师必须表明培训数据集具有特定的分散特性，例如反映人口的多样性。我们提出了ML属性证明的新颖概念，允许供奉献者（例如，模型培训师）证明ML模型与验证者（例如客户）的相关属性，同时保留了Sensifive数据的机密性。我们关注培训数据的分布性能的证明，而无需透露数据。我们提出了将特性推断与加密机制相结合的有效混合属性证明。3
arxiv：2308.09552v4 [cs.cr] 2024年4月9日
主要关键词
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