RuView 联邦训练隐私加固实践DP-SGD 差分隐私与生物特征原语隔离ADR-106 深度解读【免费下载链接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView导读在 RuView 的联邦学习框架中每个 Cognitum Seed设备端推理单元会在本地用用户的 WiFi CSI信道状态信息数据微调模型且原始数据从不离机——但仅靠本地训练 上传权重增量仍然无法抵御成员推理member inference与梯度反演攻击。本篇以 ADR-106Differential privacy biometric primitive isolation 为骨架结合其上游 ADR-105、ADR-107 与 R15 生物特征原语研究系统讲解 RuView 联邦训练的三层防线设计原语隔离不让敏感张量出门、梯度裁剪限定单样本敏感度、高斯噪声给出可审计的 (ε, δ)-DP 预算。读完你将掌握这套方案的架构决策、逐 cog 参数选型表、威胁模型推演以及它的诚实边界。背景为什么本地数据不离机还不够ADR-105 为 RuView 的个性化 CSI 模型如cog-person-count、AETHER re-ID 头设计了 MERIDIAN 环境归一化 Krum 拜占庭鲁棒聚合 R7 风格更新级 mincut 的联邦协议核心约束来自两处R14共情家电数据留在设备端只有聚合状态可以跨越集成边界R3跨房间 re-ID禁止跨安装点关联 embedding。但 ADR-105 本身在决策记录里坦白留下了两个悬而未决的问题见 ADR-105 威胁模型与what does not cover成员推理防御一个足够强大的敌手如果观察多轮模型增量model delta原则上可以重建训练样本Shokri 2017。ADR-105 把 DP-SGD 明确列为未来 ADR生物特征原语隔离R15 指出基于 CSI 能提取出与房间无关的五种生物特征原语步态频率、呼吸频率、HRV 心率变异性、RCS 频响曲线、行走动力学且其隐私含义远超普通 embedding——R15 的硬约束是联邦聚合器绝不能收到任何逐受试者的原始生物特征原语但当时尚未形式化哪些张量算原语。ADR-106 正是为此而生它是 ADR-105 的直接扩展同时吸收 R3re-ID 隐私、R14共情家电隐私与 R15RF 生物特征是物理性的而非学出来的三条约束把隐私靠文档承诺升级为隐私靠 API 强制。三层防御架构ADR-106 的决策一句话概括在每个 Cognitum Seed 上、任何模型增量离开设备之前强制执行 DP-SGD 显式原语隔离。它拆成三层职责互补的防线。Layer 1 —— 原语隔离R15 绑定约束维护一张静态的仅限设备端生物特征原语清单联邦客户端库确保这些张量永远不会被序列化进可传输的更新。逐项判定如下原语仅限设备端理由原始 CSI 窗口complex64 张量✅ADR-105 基线步态跨步频率每人 Hz 标量✅R15 —— 生物特征原语呼吸频率每人 BPM 标量✅R15 —— 生物特征原语HRV 频率特征每人 R-R 间期数组✅R15 —— 生物特征原语RCS 频率响应曲线每人、每子载波幅度✅R15 —— 生物特征原语肢体时序向量每人、每跨步✅R15 —— 生物特征原语逐受试者 embedding 质心✅R3 ADR-105 —— re-ID 原语MERIDIAN 每房间质心⚠️是对房间内所有受试者的聚合非逐人LoRA 权重增量⚠️编码了生物特征信息由 Layer 2 Layer 3 缓解模型 logits / softmax 输出⚠️推理时为逐人数据绝不聚合传输协调器侧聚合模型❌分发回各节点按构造不含逐人内容✅ 行由 API 强制若把带这些标签的张量传给submit_delta()联邦客户端直接返回错误。这正是 R15 结尾ADR-106 应形式化 on-device-only 原语清单的实现落点——不是靠制度约束而是在数据出口处设闸。Layer 2 —— 梯度裁剪任何 LoRA 权重增量被计算出来准备传输前先把逐样本梯度裁剪到 L2 范数C标准 DP-SGD 步骤Abadi 2016从而把最终增量对任意单个训练样本的敏感度限制住。推荐C 1.0需按 cog 实验微调部分 cog 可能需要C ∈ [0.5, 2.0]。Layer 3 —— 聚合增量上的高斯噪声传输给协调器之前在聚合后的 LoRA 增量上叠加高斯噪声N(0, σ²C²I)为每轮隐私泄漏设置上限。这一步的 σ 由每个 cog 的隐私配置表给出见下节。隐私预算与 Moments AccountantADR-106 采用Moments AccountantAbadi 2016在联邦各轮之间追踪 (ε, δ)-DP 预算配置档每轮 σ轮数总 εδ1e-5判定保守档医疗级1.5502.0强对齐 HIPAA 类建议标准档典型 RuView1.01005.0强与 Google 联邦键盘工作一致宽松档更快收敛0.51008.0中等低于 ε10 社区软阈值推荐的起始 σ 1.0适用于大多数 RuView cog再按 cog 单独微调cog-person-countR8 简单分类器σ1.0 足够AETHER re-ID 头R3需要高可区分度σ0.7 且 C1.5以保留判别力cog-pose-estimation骨架输出σ1.0cog-maritime-watchR11船员生命体征属于医疗级场景σ1.5。与隐私预算配套的是Moments Accountant 的熔断语义它跨轮追踪 (ε, δ)一旦预算耗尽就中止联邦并报 budget-exhausted 错误而不是默默继续训练。ADR-106 把这一点列为正面后果之一——操作上比天真地一直训下去更安全。与 ADR-105 协议的组合方式DP-SGD 层精确地插在 ADR-105 协议摘要的第 4 步Delta 压缩处Delta 压缩。计算 ΔW_i W_T1_i − W_T。[新增本地训练期间将逐样本梯度裁剪到 L2 范数 C1.0按上表逐 cog 的 σ 向 ΔW_i 叠加高斯噪声 N(0, σ²C²I)。]量化到 int8 LoRA 秩分解rank8→ 每个增量约 1 MB。关键兼容性论证是第 5 步的 Krum 拜占庭鲁棒聚合无需改动——Krum 的距离度量在典型 σ 取值下对加性高斯噪声是稳健的。也就是说 ADR-105 的防投毒机制Krum R7 更新级 mincut与 ADR-106 的抗推理机制DP可以正交叠加两者不冲突。MERIDIAN 逐房间质心减法作为房间内全体受试者的聚合值依旧合法在 Layer 1 中属于 ⚠️ 可放行条目。实现落地ruview-fedcrate 的增量按照 ADR-105 的 500 行实现预算ADR-106 在此基础上增加约 300 行联邦协议实现总预算修订为约 800 行组件LOC用途PrimitiveTag枚举 张量打标签 trait60Layer 1 原语隔离clip_gradient_l2(C)辅助函数30Layer 2 裁剪add_dp_noise(sigma, C)辅助函数40Layer 3 高斯噪声MomentsAccountant120跨轮 (ε, δ) 追踪预算耗尽即中止联邦逐 cog 配置 schema50σ、C、最大轮数预算其中 Layer 1 的设计意图是尽可能编译期强制compile-time enforcement where possible即通过类型系统把敏感张量与可传输张量区分开而非运行时碰运气。实现计划还包含第 6 步端到端隐私测试用合成的成员推理攻击攻击 DP 保护模型验证重建质量确实被 (ε, δ) 预测所约束。值得注意的是截至本 ADR 状态为 Proposedruview-fed尚未在 v2 的 crate 集合中出现可引用的实现代码——从仓库现状看v2/crates/下的 wifi-densepose-train 等 crate 承载训练管道而联邦协议本身仍停留在 ADR 层面的设计规格。备选方案评估ADR-106 明确比较了四条替代路线决策理由值得在实现同类系统时复用方案结论理由A. 不带 DP 的联邦学习拒绝ADR-105 的 Krum LoRA int8 量化只有隐性隐私不是形式化保证Shokri 2017 的成员推理可从未防御的增量中恢复样本B. 仅本地 DPLDP拒绝LDP 在设备端逐样本加噪聚合器拿到的是噪声聚合同等 ε 下精度损失 5-15×。中心式 DPCDP 拜占庭鲁棒聚合更适合协调器可信的威胁模型协调器是受安装所有者控制的 cognitum-v0 集群且受 ADR-100 的 Ed25519 签名约束C. 同态加密 / 安全聚合等重混淆推迟Bonawitz 2016 的安全聚合让协调器只见总和不见单增量是正确的下一层留给 ADR-107但站内联邦的协调器归所有者控制其 5-10× 计算与复杂度代价不值得D. 只信 Krum拒绝Krum 防的是恶意节点防不了恶意推理一个被动的哪怕是诚实的协调器配合中等算力就能从未防御增量中提取训练样本这套取舍的核心判断依据是威胁模型里谁可信站内联邦的协调器cognitum-v0 fleet manager被当作受信任方安装所有者控制受 ADR-100 签名机制约束因此中心式 DP 而不是本地 DP 是正确选择。威胁模型逐行对照威胁由哪一层缓解被攻陷的 seed 读取自身本地生物特征原语超出范围 —— 物理失陷 本地完全失陷被攻陷的 seed 通过联邦通道外泄生物特征原语Layer 1—— 原语隔离 API 阻断传输被动协调器从观测增量重建训练样本Shokri 2017Layer 2 3—— DP-SGD 约束重建质量对训练后模型的成员推理攻击Shokri 2017 §3.2Layer 2 3—— 形式化 (ε, δ) 边界协调器 1 个串谋 seedKrumADR-105仍然有效DP-SGD 约束串谋者的信息增益暴力梯度反演Zhu 2019Layer 2 3—— 裁剪 噪声使从更新反推梯度失效控制超过 f 个 Krum 节点的主动敌手超出范围 —— ADR-105 拜占庭边界 f (K-2)/2通过推理延迟的侧信道超出范围 —— 单独 ADR恒定时间推理这张表的价值在于它把哪层防什么写得可审计同时诚实地划出范围物理失陷、超阈值的拜占庭节点数、时序侧信道都不在本 ADR 防御范围内。R15 的RF 生物特征比视觉更难移除论点无行为性退出机制、无便携式遮罩物、跨安装点天然构成轨迹追踪原语正是这些逐人原语必须被 API 层拦下的根本原因。影响与已知代价正面影响RuView 联邦获得形式化的隐私保证与成文的 (ε, δ) 边界满足 GDPR Art 25设计即数据保护对技术措施的预期R15 的生物特征原语约束在 API 表面强制执行而不只是策略文档里的文字威胁模型逐行写清缓解措施让后续安全评审可操作Moments Accountant 预算耗尽即中止联邦避免无感烧预算。已知代价ADR 原文也明确承认DP 噪声会使模型精度下降约 3-8%DP-SGD 文献的典型数字仍需逐 cog 调参。例如本 loop 早先的cog-person-countv0.0.234.3% 的 class-1 基线准确率在 σ1.0 下会退化到约 31-33%增加约 300 行 LOC 与 Moments Accountant 复杂度ruview-fed总预算从 500 上调到约 800 行(σ, C, max_rounds) 需要逐 cog 调参不是一套参数通吃不防推理延迟侧信道不解决跨安装点联邦仍留给后续 ADR。诚实边界必须讲清楚的四个限制ADR-106 的可贵之处在于它主动划界而不是声称完美σ 值是建议而非实测。每个 cogpose、count、AETHER 头、未来 cog都需要自己的经验调参发布前必须做 bench 验证——ADR 的 decision-making record 里明确要求 production-validator 在发布任何具体 cog 前先验证 σ(ε, δ)-DP 是悲观情形下的上界。真实隐私取决于敌手掌握的辅助信息若敌手掌握大量辅助生物特征数据即使很小的 ε 也可能泄漏。因此Layer 1 原语隔离是更硬的一道约束——它不依赖辅助信息假设Moments Accountant 把每轮视为独立会略微高估预算消耗方向安全、偏保守。更紧的 accountantRényi DP、PRV可以在相同 ε 下跑更多轮未形式化受试者级 DP。像固定 4 口之家这类场景等效于 K4 个受试者样本级 DP 无法完整刻画受试者级风险。前后衔接它在隐私架构链中的位置在 ADR-107 给出的全景图中ADR-106 是隐私 联邦链路上承上启下的一环R6/R6.1 物理前向模型 → R3 embedding 跨房间 re-ID → R14 隐私框架 → R15 生物特征原语目录 → ADR-105 站内联邦Krum MERIDIAN R7 mincut→ADR-106DP-SGD 原语隔离给出形式化 (ε, δ) 边界→ ADR-107 跨安装点联邦安全聚合 逐安装点旋转 跨安装点 DP 组合。与既有 ADR 的衔接要点ADR-024AETHER房间内训练不变DP-SGD 只作用于联邦层ADR-027MERIDIAN环境质心减法是每房间聚合、非逐人作为 ⚠️ 条目可安全通过 Layer 1ADR-029多基地按 seed 联邦多基地几何保持逐安装点属性ADR-100cog 打包Ed25519 签名直接覆盖加噪后的 checkpoint无需改协议ADR-103cog-person-count第一个具备形式化 DP 保证的 cogv0.0.2 重训将在下一个训练周期符合 ADR-106ADR-104ruview-mcp ruview-cli将来可通过 MCP 工具ruview_fed_privacy_budget暴露剩余 ε、δ 预算规划中超出本 ADR 范围。ADR-107 在此基础上进一步说明由于跨安装点存在采样放大效应跨安装点联邦的有效 σ_cross σ_local·√NN10 时 50 轮后跨安装点 ε ≈ 1.5反而比站内更优——这是 ADR-107 对 ADR-106 Moments Accountant 的cross_installation()扩展约 50 LOC。这也再次印证 ADR-106 的价值没有形式化 (ε, δ) 记账跨安装点的隐私组合无从谈起。结语从数据不离机到信息不出门ADR-106 是对 RuView 联邦学习隐私体系的一次关键收紧ADR-105 做到了原始数据不离机ADR-106 在此基础上做到了编码了生物特征的信息不出门并通过 DP-SGD 给每轮传输的形式化隐私边界、给每条泄漏路径配了对症的防御层、给每次预算消耗配了熔断机制。它的方法论同样适用于任何边缘训练 中心聚合系统先盘点哪些张量携带不可出域的物理信号原语清单再用裁剪限敏感度、用噪声记账本给出可审计的 (ε, δ) 边界最后诚实标注哪些威胁物理失陷、时序侧信道、受试者级 DP需要交给相邻的防御层。【免费下载链接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RuView 联邦训练隐私加固实践：DP-SGD 差分隐私与生物特征原语隔离（ADR-106 深度解读）
RuView 联邦训练隐私加固实践DP-SGD 差分隐私与生物特征原语隔离ADR-106 深度解读【免费下载链接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView导读在 RuView 的联邦学习框架中每个 Cognitum Seed设备端推理单元会在本地用用户的 WiFi CSI信道状态信息数据微调模型且原始数据从不离机——但仅靠本地训练 上传权重增量仍然无法抵御成员推理member inference与梯度反演攻击。本篇以 ADR-106Differential privacy biometric primitive isolation 为骨架结合其上游 ADR-105、ADR-107 与 R15 生物特征原语研究系统讲解 RuView 联邦训练的三层防线设计原语隔离不让敏感张量出门、梯度裁剪限定单样本敏感度、高斯噪声给出可审计的 (ε, δ)-DP 预算。读完你将掌握这套方案的架构决策、逐 cog 参数选型表、威胁模型推演以及它的诚实边界。背景为什么本地数据不离机还不够ADR-105 为 RuView 的个性化 CSI 模型如cog-person-count、AETHER re-ID 头设计了 MERIDIAN 环境归一化 Krum 拜占庭鲁棒聚合 R7 风格更新级 mincut 的联邦协议核心约束来自两处R14共情家电数据留在设备端只有聚合状态可以跨越集成边界R3跨房间 re-ID禁止跨安装点关联 embedding。但 ADR-105 本身在决策记录里坦白留下了两个悬而未决的问题见 ADR-105 威胁模型与what does not cover成员推理防御一个足够强大的敌手如果观察多轮模型增量model delta原则上可以重建训练样本Shokri 2017。ADR-105 把 DP-SGD 明确列为未来 ADR生物特征原语隔离R15 指出基于 CSI 能提取出与房间无关的五种生物特征原语步态频率、呼吸频率、HRV 心率变异性、RCS 频响曲线、行走动力学且其隐私含义远超普通 embedding——R15 的硬约束是联邦聚合器绝不能收到任何逐受试者的原始生物特征原语但当时尚未形式化哪些张量算原语。ADR-106 正是为此而生它是 ADR-105 的直接扩展同时吸收 R3re-ID 隐私、R14共情家电隐私与 R15RF 生物特征是物理性的而非学出来的三条约束把隐私靠文档承诺升级为隐私靠 API 强制。三层防御架构ADR-106 的决策一句话概括在每个 Cognitum Seed 上、任何模型增量离开设备之前强制执行 DP-SGD 显式原语隔离。它拆成三层职责互补的防线。Layer 1 —— 原语隔离R15 绑定约束维护一张静态的仅限设备端生物特征原语清单联邦客户端库确保这些张量永远不会被序列化进可传输的更新。逐项判定如下原语仅限设备端理由原始 CSI 窗口complex64 张量✅ADR-105 基线步态跨步频率每人 Hz 标量✅R15 —— 生物特征原语呼吸频率每人 BPM 标量✅R15 —— 生物特征原语HRV 频率特征每人 R-R 间期数组✅R15 —— 生物特征原语RCS 频率响应曲线每人、每子载波幅度✅R15 —— 生物特征原语肢体时序向量每人、每跨步✅R15 —— 生物特征原语逐受试者 embedding 质心✅R3 ADR-105 —— re-ID 原语MERIDIAN 每房间质心⚠️是对房间内所有受试者的聚合非逐人LoRA 权重增量⚠️编码了生物特征信息由 Layer 2 Layer 3 缓解模型 logits / softmax 输出⚠️推理时为逐人数据绝不聚合传输协调器侧聚合模型❌分发回各节点按构造不含逐人内容✅ 行由 API 强制若把带这些标签的张量传给submit_delta()联邦客户端直接返回错误。这正是 R15 结尾ADR-106 应形式化 on-device-only 原语清单的实现落点——不是靠制度约束而是在数据出口处设闸。Layer 2 —— 梯度裁剪任何 LoRA 权重增量被计算出来准备传输前先把逐样本梯度裁剪到 L2 范数C标准 DP-SGD 步骤Abadi 2016从而把最终增量对任意单个训练样本的敏感度限制住。推荐C 1.0需按 cog 实验微调部分 cog 可能需要C ∈ [0.5, 2.0]。Layer 3 —— 聚合增量上的高斯噪声传输给协调器之前在聚合后的 LoRA 增量上叠加高斯噪声N(0, σ²C²I)为每轮隐私泄漏设置上限。这一步的 σ 由每个 cog 的隐私配置表给出见下节。隐私预算与 Moments AccountantADR-106 采用Moments AccountantAbadi 2016在联邦各轮之间追踪 (ε, δ)-DP 预算配置档每轮 σ轮数总 εδ1e-5判定保守档医疗级1.5502.0强对齐 HIPAA 类建议标准档典型 RuView1.01005.0强与 Google 联邦键盘工作一致宽松档更快收敛0.51008.0中等低于 ε10 社区软阈值推荐的起始 σ 1.0适用于大多数 RuView cog再按 cog 单独微调cog-person-countR8 简单分类器σ1.0 足够AETHER re-ID 头R3需要高可区分度σ0.7 且 C1.5以保留判别力cog-pose-estimation骨架输出σ1.0cog-maritime-watchR11船员生命体征属于医疗级场景σ1.5。与隐私预算配套的是Moments Accountant 的熔断语义它跨轮追踪 (ε, δ)一旦预算耗尽就中止联邦并报 budget-exhausted 错误而不是默默继续训练。ADR-106 把这一点列为正面后果之一——操作上比天真地一直训下去更安全。与 ADR-105 协议的组合方式DP-SGD 层精确地插在 ADR-105 协议摘要的第 4 步Delta 压缩处Delta 压缩。计算 ΔW_i W_T1_i − W_T。[新增本地训练期间将逐样本梯度裁剪到 L2 范数 C1.0按上表逐 cog 的 σ 向 ΔW_i 叠加高斯噪声 N(0, σ²C²I)。]量化到 int8 LoRA 秩分解rank8→ 每个增量约 1 MB。关键兼容性论证是第 5 步的 Krum 拜占庭鲁棒聚合无需改动——Krum 的距离度量在典型 σ 取值下对加性高斯噪声是稳健的。也就是说 ADR-105 的防投毒机制Krum R7 更新级 mincut与 ADR-106 的抗推理机制DP可以正交叠加两者不冲突。MERIDIAN 逐房间质心减法作为房间内全体受试者的聚合值依旧合法在 Layer 1 中属于 ⚠️ 可放行条目。实现落地ruview-fedcrate 的增量按照 ADR-105 的 500 行实现预算ADR-106 在此基础上增加约 300 行联邦协议实现总预算修订为约 800 行组件LOC用途PrimitiveTag枚举 张量打标签 trait60Layer 1 原语隔离clip_gradient_l2(C)辅助函数30Layer 2 裁剪add_dp_noise(sigma, C)辅助函数40Layer 3 高斯噪声MomentsAccountant120跨轮 (ε, δ) 追踪预算耗尽即中止联邦逐 cog 配置 schema50σ、C、最大轮数预算其中 Layer 1 的设计意图是尽可能编译期强制compile-time enforcement where possible即通过类型系统把敏感张量与可传输张量区分开而非运行时碰运气。实现计划还包含第 6 步端到端隐私测试用合成的成员推理攻击攻击 DP 保护模型验证重建质量确实被 (ε, δ) 预测所约束。值得注意的是截至本 ADR 状态为 Proposedruview-fed尚未在 v2 的 crate 集合中出现可引用的实现代码——从仓库现状看v2/crates/下的 wifi-densepose-train 等 crate 承载训练管道而联邦协议本身仍停留在 ADR 层面的设计规格。备选方案评估ADR-106 明确比较了四条替代路线决策理由值得在实现同类系统时复用方案结论理由A. 不带 DP 的联邦学习拒绝ADR-105 的 Krum LoRA int8 量化只有隐性隐私不是形式化保证Shokri 2017 的成员推理可从未防御的增量中恢复样本B. 仅本地 DPLDP拒绝LDP 在设备端逐样本加噪聚合器拿到的是噪声聚合同等 ε 下精度损失 5-15×。中心式 DPCDP 拜占庭鲁棒聚合更适合协调器可信的威胁模型协调器是受安装所有者控制的 cognitum-v0 集群且受 ADR-100 的 Ed25519 签名约束C. 同态加密 / 安全聚合等重混淆推迟Bonawitz 2016 的安全聚合让协调器只见总和不见单增量是正确的下一层留给 ADR-107但站内联邦的协调器归所有者控制其 5-10× 计算与复杂度代价不值得D. 只信 Krum拒绝Krum 防的是恶意节点防不了恶意推理一个被动的哪怕是诚实的协调器配合中等算力就能从未防御增量中提取训练样本这套取舍的核心判断依据是威胁模型里谁可信站内联邦的协调器cognitum-v0 fleet manager被当作受信任方安装所有者控制受 ADR-100 签名机制约束因此中心式 DP 而不是本地 DP 是正确选择。威胁模型逐行对照威胁由哪一层缓解被攻陷的 seed 读取自身本地生物特征原语超出范围 —— 物理失陷 本地完全失陷被攻陷的 seed 通过联邦通道外泄生物特征原语Layer 1—— 原语隔离 API 阻断传输被动协调器从观测增量重建训练样本Shokri 2017Layer 2 3—— DP-SGD 约束重建质量对训练后模型的成员推理攻击Shokri 2017 §3.2Layer 2 3—— 形式化 (ε, δ) 边界协调器 1 个串谋 seedKrumADR-105仍然有效DP-SGD 约束串谋者的信息增益暴力梯度反演Zhu 2019Layer 2 3—— 裁剪 噪声使从更新反推梯度失效控制超过 f 个 Krum 节点的主动敌手超出范围 —— ADR-105 拜占庭边界 f (K-2)/2通过推理延迟的侧信道超出范围 —— 单独 ADR恒定时间推理这张表的价值在于它把哪层防什么写得可审计同时诚实地划出范围物理失陷、超阈值的拜占庭节点数、时序侧信道都不在本 ADR 防御范围内。R15 的RF 生物特征比视觉更难移除论点无行为性退出机制、无便携式遮罩物、跨安装点天然构成轨迹追踪原语正是这些逐人原语必须被 API 层拦下的根本原因。影响与已知代价正面影响RuView 联邦获得形式化的隐私保证与成文的 (ε, δ) 边界满足 GDPR Art 25设计即数据保护对技术措施的预期R15 的生物特征原语约束在 API 表面强制执行而不只是策略文档里的文字威胁模型逐行写清缓解措施让后续安全评审可操作Moments Accountant 预算耗尽即中止联邦避免无感烧预算。已知代价ADR 原文也明确承认DP 噪声会使模型精度下降约 3-8%DP-SGD 文献的典型数字仍需逐 cog 调参。例如本 loop 早先的cog-person-countv0.0.234.3% 的 class-1 基线准确率在 σ1.0 下会退化到约 31-33%增加约 300 行 LOC 与 Moments Accountant 复杂度ruview-fed总预算从 500 上调到约 800 行(σ, C, max_rounds) 需要逐 cog 调参不是一套参数通吃不防推理延迟侧信道不解决跨安装点联邦仍留给后续 ADR。诚实边界必须讲清楚的四个限制ADR-106 的可贵之处在于它主动划界而不是声称完美σ 值是建议而非实测。每个 cogpose、count、AETHER 头、未来 cog都需要自己的经验调参发布前必须做 bench 验证——ADR 的 decision-making record 里明确要求 production-validator 在发布任何具体 cog 前先验证 σ(ε, δ)-DP 是悲观情形下的上界。真实隐私取决于敌手掌握的辅助信息若敌手掌握大量辅助生物特征数据即使很小的 ε 也可能泄漏。因此Layer 1 原语隔离是更硬的一道约束——它不依赖辅助信息假设Moments Accountant 把每轮视为独立会略微高估预算消耗方向安全、偏保守。更紧的 accountantRényi DP、PRV可以在相同 ε 下跑更多轮未形式化受试者级 DP。像固定 4 口之家这类场景等效于 K4 个受试者样本级 DP 无法完整刻画受试者级风险。前后衔接它在隐私架构链中的位置在 ADR-107 给出的全景图中ADR-106 是隐私 联邦链路上承上启下的一环R6/R6.1 物理前向模型 → R3 embedding 跨房间 re-ID → R14 隐私框架 → R15 生物特征原语目录 → ADR-105 站内联邦Krum MERIDIAN R7 mincut→ADR-106DP-SGD 原语隔离给出形式化 (ε, δ) 边界→ ADR-107 跨安装点联邦安全聚合 逐安装点旋转 跨安装点 DP 组合。与既有 ADR 的衔接要点ADR-024AETHER房间内训练不变DP-SGD 只作用于联邦层ADR-027MERIDIAN环境质心减法是每房间聚合、非逐人作为 ⚠️ 条目可安全通过 Layer 1ADR-029多基地按 seed 联邦多基地几何保持逐安装点属性ADR-100cog 打包Ed25519 签名直接覆盖加噪后的 checkpoint无需改协议ADR-103cog-person-count第一个具备形式化 DP 保证的 cogv0.0.2 重训将在下一个训练周期符合 ADR-106ADR-104ruview-mcp ruview-cli将来可通过 MCP 工具ruview_fed_privacy_budget暴露剩余 ε、δ 预算规划中超出本 ADR 范围。ADR-107 在此基础上进一步说明由于跨安装点存在采样放大效应跨安装点联邦的有效 σ_cross σ_local·√NN10 时 50 轮后跨安装点 ε ≈ 1.5反而比站内更优——这是 ADR-107 对 ADR-106 Moments Accountant 的cross_installation()扩展约 50 LOC。这也再次印证 ADR-106 的价值没有形式化 (ε, δ) 记账跨安装点的隐私组合无从谈起。结语从数据不离机到信息不出门ADR-106 是对 RuView 联邦学习隐私体系的一次关键收紧ADR-105 做到了原始数据不离机ADR-106 在此基础上做到了编码了生物特征的信息不出门并通过 DP-SGD 给每轮传输的形式化隐私边界、给每条泄漏路径配了对症的防御层、给每次预算消耗配了熔断机制。它的方法论同样适用于任何边缘训练 中心聚合系统先盘点哪些张量携带不可出域的物理信号原语清单再用裁剪限敏感度、用噪声记账本给出可审计的 (ε, δ) 边界最后诚实标注哪些威胁物理失陷、时序侧信道、受试者级 DP需要交给相邻的防御层。【免费下载链接】RuViewπ RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/RuView创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考