InferPriv 基准：LLM 助手回复可推断用户隐私
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InferPriv 基准：LLM 助手回复可推断用户隐私
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AI 综述
Pengrun Huang 等研究者发布了 InferPriv 基准，测量“诚实但好奇”的接收方能从 LLM 助手对日常任务的回复中推断出用户敏感属性的程度。论文称，对五个前沿模型的评估显示推理型泄露远超直接泄露。 在隐私感知 system prompt 下，GPT-6.1-Sol、Sonnet-5.5 和 Gemini-3.8-Flash 的直接泄露接近零，但推理型泄露率仍达 16.2%–25.2%，说明仅靠提示词防护无法阻止回复间接暴露用户隐私。
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最新进展10月27日 12:00
InferPriv：评估 LLM 助手的推理型隐私泄露报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AIInferPriv：评估 LLM 助手的推理型隐私泄露
InferPriv 是一个新基准，用于测量“诚实但好奇”的接收方能从 LLM 助手对日常任务的回复中推断出用户敏感属性的程度。对五个前沿模型的评估显示，推理型泄露远超直接泄露：在隐私感知 system prompt 下，GPT-6.1-Sol、Sonnet-5.5 和 Gemini-3.8-Flash 的直接泄露接近零，但推理型泄露率仍达 16.2%–25.2%。
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