研究人员推出 MuPPET，这是一个旨在评估多方对话中大型语言模型（LLM）助手上下文隐私风险的新基准。现有的隐私基准仅限于单方对话场景，未能捕捉到 LLM 在群聊中处理敏感数据时存在的放大风险。使用 MuPPET 进行的实验表明，包括前沿模型和较小的开源模型在内，LLM 在多方场景下泄露的私人信息量远超以往的理解。目前的隐私防御措施仅提供部分保护，并且可能降低 LLM 的效用。 AI
影响 凸显了 LLM 在群组设置中使用时显著的隐私漏洞，可能影响企业采用和数据处理策略。
排序理由 该集群描述了一篇介绍用于评估 LLM 隐私的新型基准的学术论文。
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