論文の概要: DSperse: A Framework for Targeted Verification in Zero-Knowledge Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06972v3
• Date: Thu, 18 Sep 2025 03:15:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 15:20:15.233045
• Title: DSperse: A Framework for Targeted Verification in Zero-Knowledge Machine Learning
• Title（参考訳）: DSperse:ゼロ知識機械学習におけるターゲット検証フレームワーク
• Authors: Dan Ivanov, Tristan Freiberg, Shirin Shahabi, Jonathan Gold, Haruna Isah,
• Abstract要約: DSperseは、暗号検証による分散機械学習推論のためのフレームワークである。 複数の証明システムを用いてDSperseを評価し,メモリ使用量,実行時間,回路動作に関する実験結果を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: DSperse is a modular framework for distributed machine learning inference with strategic cryptographic verification. Operating within the emerging paradigm of distributed zero-knowledge machine learning, DSperse avoids the high cost and rigidity of full-model circuitization by enabling targeted verification of strategically chosen subcomputations. These verifiable segments, or "slices", may cover part or all of the inference pipeline, with global consistency enforced through audit, replication, or economic incentives. This architecture supports a pragmatic form of trust minimization, localizing zero-knowledge proofs to the components where they provide the greatest value. We evaluate DSperse using multiple proving systems and report empirical results on memory usage, runtime, and circuit behavior under sliced and unsliced configurations. By allowing proof boundaries to align flexibly with the model's logical structure, DSperse supports scalable, targeted verification strategies suited to diverse deployment needs.
• Abstract（参考訳）: DSperseは、戦略的暗号検証を伴う分散機械学習推論のためのモジュラーフレームワークである。 分散ゼロ知識機械学習の新たなパラダイムの中で運用されているDSperseは、戦略的に選択されたサブ計算のターゲット検証を可能にすることにより、フルモデルサーキット化のコストと剛性を回避する。 これらの検証可能なセグメント、または「スライス」は、監査、複製、経済的なインセンティブを通じて、グローバルな一貫性によって推論パイプラインの一部または全部をカバーすることができる。 このアーキテクチャは信頼最小化の実践的な形式をサポートし、ゼロ知識証明を最大の価値を提供するコンポーネントにローカライズする。 複数の証明システムを用いてDSpereを評価し,スライスおよび非スライス構成下でのメモリ使用量,実行時間,回路動作に関する実験結果を報告する。 証明境界をモデルの論理構造と柔軟に整合させることで、DSperseは多様なデプロイメントニーズに合ったスケーラブルでターゲットの検証戦略をサポートする。

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