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OPP-115
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新方法检测政策矛盾中的“隐私清洗”·跟踪2个来源
研究人员开发了一种称为“隐私清洗”的方法，用于识别隐私政策中的内部矛盾。这个四阶段的流程使用自然语言推理和大型语言模型（LLM）小组来检测这些不一致之处，发现第三方共享是矛盾的常见领域。该研究将此方法应用于2026年和2015年的隐私政策，揭示了随时间推移的矛盾模式，有相当比例的政策存在此类问题。
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大型语言模型赋能多语言隐私政策审计，揭示语言障碍
研究人员开发了一种跨多种语言审计隐私政策的方法，克服了以英语为中心的工具的局限性。他们的方法使用大型语言模型（LLMs）在识别个人数据收集类别方面实现了一致的跨语言性能。对西班牙安卓应用的大规模分析显示，公共部门应用主要使用西班牙语隐私政策，而商业应用则经常使用英语，这凸显了可能阻碍透明度问题的语言障碍。
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大型语言模型在隐私分析方面可媲美专业工具，面临新的边缘安全挑战
一篇新论文评估了像GPT-5.2和Gemini-2.5这样的大型语言模型（LLMs）是否能取代用于分析隐私政策的专业工具。研究发现，在检测矛盾、合规性分析和隐私政策摘要等任务中，LLMs的能力始终与现有工具相当或更胜一筹。另一篇论文探讨了在边缘设备上部署LLMs的安全和隐私挑战，强调了“安全-效率悖论”，即为提高效率而进行的优化可能会引入漏洞。该研究提出了一个框架和一个称为安全运行效率得分（SOES）的指标，以在硬件约束下平衡准确性、…