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SynthPAI
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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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GuardianAgent 提供高级策略条件下的网络流量匿名化
研究人员开发了 GuardianAgent，这是一个用于匿名化实时网络流量的新框架，其功能超越了简单的隐私数据检测。该系统通过考虑策略违规、数据敏感性和上下文因素来评估泄露风险，而不是仅仅依赖于大型语言模型。GuardianAgent 采用多因素风险评分公式 (AMRSF) 来决定是允许、转换还是拒绝传出的操作，并使用自适应重写层级来确保适当的匿名化级别。实验表明，GuardianAgent 在各种基准测试中实现了比现有方法更优的隐私…