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AI4Privacy
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新的LLM框架解决了多用户系统中隐私-效用权衡问题
研究人员开发了新的框架和方法来解决大型语言模型（LLM）交互中的隐私问题。一种名为AIM的方法为多代理、多用户LLM环境引入了一个隐私感知内存系统，允许动态地将信息分类为私有或公共，以改善协调并保护敏感数据。另一项研究系统地分析了LLM交互中的隐私-效用权衡，提出了一种意图驱动的框架，该框架动态地清理数据以保持效用。此外，BodhiPromptShield为LLM代理管道提供了一个预推理中介层，在敏感跨度传播到系统之前检测并替换它们，…
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新基准测试揭示 PII 审核工具会在 LLM 代理中泄露敏感数据
一个名为 privaite-bench 的新基准测试已被开发出来，用于测试 PII（个人身份信息）审核工具在处理 LLM 代理请求时的有效性。该基准测试显示，许多仅扫描消息文本的常用工具，未能审核嵌入在工具调用参数或多模态内容中的 PII。一种结合了 Presidio 和 OpenAI 的 privacy-filter 模型的结构感知方法，展示了改进的 PII 检测和可逆假名化，确保敏感数据不会泄露给 LLM 提供商。