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Ahmed Sohair Khan
Ahmed Sohair Khan
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新的GraphProfiler工具可将LLM推断追溯到特定用户帖子
研究人员开发了GraphProfiler，一个新颖的可审计的基于LLM的系统，旨在从在线内容中推断敏感用户属性。与以前的方法不同，GraphProfiler构建了一个源链接的个人知识图谱，使其能够将推断追溯到特定的帖子和引用的证据。这种方法旨在通过识别导致属性泄露的确切内容来增强隐私缓解。该系统在SynthPAI基准测试上达到了86.7%的攻击成功率，在PANDORA上达到了84.6%，同时为其98%以上的预测提供了支持证据。
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新AI方法通过抑制风格特征来匿名化文本
研究人员开发了一种新颖的风格感知释义方法来匿名化文本，解决了作者身份归属模型带来的隐私风险。该方法利用大型语言模型创建风格档案并重写文本，有效降低了重新识别用户的能力，同时保留了内容的含义和可读性。该方法在匿名化效果方面显著优于现有的差分隐私技术和其他基线。