arXiv 隐私论文· Yufan Zhu·· 1 天前AI 评分38
QuasiLeak-Bench：评估基于 LLM 的隐私检测器在策略条件下的准证据组恢复
QuasiLeak-Bench: Evaluating LLM-Based Privacy Detectors on Policy-Conditioned Quasi-Evidence Group Recovery
AI 导读
研究者提出 QuasiLeak-Bench，用于评估隐私检测器能否在发送者披露策略约束下恢复完整的准证据组——即单独看很弱、组合起来可揭示个人隐私属性的线索集合。实验显示现有隐私检测器迁移表现差，本地可部署的 LLM 检测器远落后于专有模型，主要因漏掉大部分准证据组；但在该训练集上微调的 4B 模型在留出文档上超过了最强的提示模型，表明该任务可学习。
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