剑桥分析2.0：当AI助手演变为情报图谱
该文发布于欧盟人工智能联盟（European AI Alliance）社区平台，探讨了AI助手若进一步演进为连接海量个人数据的“情报图谱”，可能引发类似剑桥分析事件的数据隐私、用户操控与安全监管风险。原文具体正文内容未在素材中提供，详细机制与论据信息不足。
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9月26日2026-09-26
9月25日2026-09-25
noyb指责欧盟成员国拟推行有利于AI企业的“数字征用”政策
根据欧洲数字权利组织noyb的报告，欧盟部分成员国正计划推进相关政策调整，被指可能以牺牲欧洲公民的隐私和数据权益为代价，放宽AI企业获取和使用数据的限制，形成所谓的“数字征用”。该动态反映了欧盟在平衡严格数据保护（如GDPR）与支持本土及国际AI产业发展之间的政策博弈与争议。目前素材仅提供初步指控概述，具体法规草案细节有待进一步披露。
基于门限密码学构建面向支付与数字资产的AI智能体加密身份方案
该项目引入了针对AI智能体的“加密身份”概念，由私钥、定义操作权限的清单及附加控制机制构成。核心机制为：智能体执行操作前需请求签名，签名仅在各项安全校验通过后签发。该方案支持自定义操作模式并可接入智能体支付模块，提升了智能体操作的可问责性，并支持在零信任模型下构建安全架构，适用于涉及支付和数字资产的各类智能体应用场景。
面向 AnDE 分类器的联邦学习框架研究
该研究提出了一种在分布式环境中训练平均 n-依赖估计器（AnDE）的联邦学习框架。该方案重点关注判别式设定，模型权重在本地学习后进行全局聚合，并支持任意依赖阶数 n。由于无需传输具有直接语义的参数，该设计显著提升了隐私安全性。此外，研究还实现了生成式 AnDE 联邦基准，支持在概率表聚合中引入差分隐私，并在 12 个离散数据集上完成了有效性验证。
联邦学习鲁棒性研究综述：发展趋势、新兴策略与研究机遇
该研究针对联邦学习在隐私保护应用中面临的性能削弱、信息窃取以及聚合脆弱性等鲁棒性挑战进行了全面综述。论文从三个核心维度对联邦学习鲁棒性进行了系统梳理：首先以威胁为中心对多维攻击面进行分类；其次构建了鲁棒聚合策略的结构化分类体系，明确区分以结果为中心和以安全为中心的方法；最后提出了分层框架，旨在为提升分布式学习系统的安全性与稳健性提供研究指引。
9月23日2026-09-23
英伟达推出机密计算方案，助力实现私有高性能生产级AI推理
随着大语言模型（LLM）推理在个人、企业及受监管行业中日益广泛地处理敏感数据和专有模型上下文，隐私与安全防护变得至关重要。英伟达通过其机密计算（Confidential Computing）技术，致力于在保护数据隐私和知识产权的同时，提供生产级的高性能AI推理能力，确保大模型在云端及基础设施中的安全可靠运行。