研究人员开发了一种利用大型语言模型 (LLMs) 的新颖流程，可自动识别和标注 HTTP 流量中的个人身份信息 (PII)。该方法旨在克服现有系统依赖稀缺的手动标记数据和固定 PII 分类的局限性。基于 LLM 的方法支持与分类无关的标注，允许在不同 PII 定义和领域之间具有灵活性，还可以生成用于评估的合成数据。 AI
影响 为 Web 应用程序中的隐私审计提供了一种灵活且数据高效的方法，有可能减少手动标记工作。
排序理由 学术论文，提出一种使用大型语言模型在 HTTP 流量中检测 PII 的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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