Трансплантация Аттракторов...

Опубликована статья "Трансплантация Аттракторов: Теоретическая основа передачи знаний с сохранением конфиденциальности через макроскопическую фазовую синхронизацию}"
в https://zenodo.org/records/18058733
на английском языке  "Attractor Transplantation: A Theoretical Framework for Privacy-Preserving Knowledge Transfer via Macroscopic Phase Synchronization"


\begin{abstract}
Централизация современного Искусственного Интеллекта создает фундаментальные проблемы в области конфиденциальности, энергоэффективности и цифрового суверенитета пользователей. Существующие децентрализованные решения, такие как Федеративное Обучение (Federated Learning), смягчают эти проблемы, но по-прежнему требуют передачи больших объемов данных (градиентов или весов) и остаются уязвимыми для атак глубокой утечки (deep leakage attacks). Мы предлагаем \textbf{теоретическую основу} для радикально более эффективного подхода: \textit{Трансплантации Аттракторов}.

Опираясь на теорию Чистых Триадных Сетей (PTN), мы выдвигаем гипотезу, что функциональность сети закодирована не в конкретных координатах весов, а в топологической структуре аттракторов фазового пространства. Мы демонстрируем, что эта структура может быть зафиксирована компактной «сигнатурой» макроскопических параметров порядка Курамото ($< 1$ КБ). Мы формализуем протокол «Аттракторный Маяк», выводим теоретико-информационные границы, доказывающие невозможность восстановления данных из сигнатур, и намечаем план эмпирической валидации. Этот метод открывает путь к архитектурной инвариантности и фундаментальной Приватности по Проекту (Privacy by Design).
\end{abstract}