InferPriv基准测量LLM推断性隐私泄露
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InferPriv基准测量LLM推断性隐私泄露
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AI 综述
Pengrun Huang 提出并发布 InferPriv 基准，用来衡量“诚实但好奇”的接收方能否从 LLM 助手在常规任务中的回复推断出用户的敏感属性。 在评估五个前沿模型时，推断性泄露在各模型和提示下都明显高于直接泄露。在隐私感知系统提示下，GPT-6.1-Sol、Sonnet-5.5 和 Gemini-3.8-Flash 的直接泄露接近零，但推断性泄露率仍在 16.2% 至 25.2% 之间。
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最新进展10月26日 07:51
InferPriv：评估 LLM 助手推断性隐私泄露的基准报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- arXiv 隐私论文精选InferPriv：评估 LLM 助手推断性隐私泄露的基准
研究提出 InferPriv 基准，衡量诚实但好奇的接收方能否从 LLM 助手在常规任务中的回复推断出用户敏感属性。在评估五个前沿模型时，推断性泄露在各模型和提示下都明显高于直接泄露；在隐私感知系统提示下，GPT-6.1-Sol、Sonnet-5.5 和 Gemini-3.8-Flash 的直接泄露接近零，但推断性泄露率仍在 16.2% 至 25.2% 之间。
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