立项评审通过 创新训练 520计算机科学技术 理论研究-科学技术未定级

随着 ChatGPT 等大模型服务的兴起，用户在享受其便利的同时，隐私泄露问题也日益凸显。本项目旨在设计大模型的隐私推理平台，以解决用户使用大模型时面临的隐私问题。 项目主要内容包括：针对 Transformer、GPT、Mamba 等大模型架构，分析其在推理过程中隐私问题产生的原因，找出当前尚未解决的难题；设计更高效的安全多方计算协议，提升大模型推理速度，降低开销，并与主流协议对比持续改进；基于现有底层框架如 EzPC 等，设计通用隐私推理平台，且与主流隐私计算平台进行系统级对比分析与改进。 项目目标明确，即打造一个能有效保护用户隐私的大模型隐私推理平台，同时在推理计算时间和通信开销方面具备优势。成果形式为发表学术论文和申请发明专利，以及研制出大模型的隐私推理平台，为用户隐私保护提供有力保障。