English(EN) Demystifying the Privacy-Utility Trade-off in LLM Interactions

新框架应对大型语言模型中的隐私-效用权衡

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-12 04:00

研究人员开发了一个新框架来解决大型语言模型（LLMs）中的隐私-效用权衡问题。他们的分析确定了三个关键机制：上下文相关效用、策略性适应和组合交互，这些机制解释了数据清理如何影响LLM的性能。为了实现这些发现，他们引入了一个由意图驱动的本地保护框架，该框架使用一个名为Veilmind-4B的轻量级模型来动态提取、清理和恢复数据。这种方法在保持比现有注重隐私的方法显著更高的响应效用的同时，实现了低泄露的隐私点。 AI

影响这项研究可能促成更好地保护用户数据而不牺牲性能的大型语言模型。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Zhenhua Liu, Zhanxu Xie, Junjie Yu, Tong Zhu, Lijun Li, Wenliang Chen · 2026-09-12 04:00

揭秘大型语言模型交互中的隐私-效用权衡

arXiv:2609.10992v1 Announce Type: new Abstract: The integration of Large Language Models into daily tasks relies on context-rich instructions, inevitably exposing sensitive user information. Current privacy-preserving methods typically employ context-agnostic static rules, causin…

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