論文の概要: ZK-SenseLM: Verifiable Large-Model Wireless Sensing with Selective Abstention and Zero-Knowledge Attestation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25677v1
- Date: Wed, 29 Oct 2025 16:43:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-30 15:50:45.804919
- Title: ZK-SenseLM: Verifiable Large-Model Wireless Sensing with Selective Abstention and Zero-Knowledge Attestation
- Title（参考訳）: ZK-SenseLM:選択的留意とゼロ知識による検証可能な大規模ワイヤレスセンシング
- Authors: Hasan Akgul, Mari Eplik, Javier Rojas, Aina Binti Abdullah, Pieter van der Merwe,
- Abstract要約: ZK-SenseLMはセキュアで監査可能な無線センシングフレームワークである。
Wi-Fiチャネル状態情報のための大モデルエンコーダと、ポリシ基底決定層と、推論のゼロ知識証明とをペアリングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: ZK-SenseLM is a secure and auditable wireless sensing framework that pairs a large-model encoder for Wi-Fi channel state information (and optionally mmWave radar or RFID) with a policy-grounded decision layer and end-to-end zero-knowledge proofs of inference. The encoder uses masked spectral pretraining with phase-consistency regularization, plus a light cross-modal alignment that ties RF features to compact, human-interpretable policy tokens. To reduce unsafe actions under distribution shift, we add a calibrated selective-abstention head; the chosen risk-coverage operating point is registered and bound into the proof. We implement a four-stage proving pipeline: (C1) feature sanity and commitment, (C2) threshold and version binding, (C3) time-window binding, and (C4) PLONK-style proofs that the quantized network, given the committed window, produced the logged action and confidence. Micro-batched proving amortizes cost across adjacent windows, and a gateway option offloads proofs from low-power devices. The system integrates with differentially private federated learning and on-device personalization without weakening verifiability: model hashes and the registered threshold are part of each public statement. Across activity, presence or intrusion, respiratory proxy, and RF fingerprinting tasks, ZK-SenseLM improves macro-F1 and calibration, yields favorable coverage-risk curves under perturbations, and rejects tamper and replay with compact proofs and fast verification.
- Abstract（参考訳）: ZK-SenseLMはセキュアで監査可能な無線センシングフレームワークで、Wi-Fiチャネルの状態情報(およびオプションで mmWave radar または RFID)のための大モデルエンコーダと、ポリシー付き決定層と、推論の終端のゼロ知識証明とをペアリングする。
エンコーダは、位相整合正則化によるマスク付きスペクトル事前トレーニングと、RF特徴をコンパクトで人間解釈可能なポリシートークンに結び付けるライトクロスモーダルアライメントを使用する。
分散シフト下での安全でない動作を低減するため、校正された選択保持ヘッドを追加し、選択されたリスクカバレッジ動作ポイントを登録し、証明にバインドする。
C1)機能正当性とコミットメント、(C2)しきい値とバージョンバインディング、(C3)タイムウインドウバインディング、(C4)PLONKスタイルの証明により、コミットされたウィンドウを与えられた量子化されたネットワークが、ログ化されたアクションと信頼性を生成する。
マイクロバッチによる証明は、隣接するウィンドウ間でコストを削減し、ゲートウェイオプションは低消費電力デバイスからの証明をオフロードする。
このシステムは、差分的にプライベートなフェデレーション学習と、妥当性を弱めることなくデバイス上のパーソナライズと統合する:モデルハッシュと登録しきい値は、各公開声明の一部である。
活性、存在、侵入、呼吸プロキシ、RFフィンガープリントタスク全体にわたって、ZK-SenseLMはマクロF1とキャリブレーションを改善し、摂動下で好適なカバレッジリスク曲線を与え、コンパクトな証明と高速な検証でタンパーとリプレイを拒否する。
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