FairProof 用零知识证明为机密 ML 模型认证个体公平性
chhaviyadav_ · x · 2026-11-05
作者介绍与 Dan Boneh 等导师合作的两项研究：
- FairProof（ICML '24）：首个用零知识证明（ZKP）认证机密 ML 模型个体公平性的框架，通过把昂贵计算移到离线、证明近似公平性保证，使证明变得实用。
- ExpProof（ICML '25）：密码学可验证的 ML 解释——不是把现有算法硬塞进昂贵的 ZK 电路，而是重新设计协同方案以适配证明系统。
所属事件:研究者推出零知识证明框架 FairProof 认证 ML 模型公平性(2 条相关)→
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