Multi-Agent Firewall Architecture for Privacy Protection of Sensitive Data in Interactions with Language Models

本文提出了一种面向大型语言模型（LLM）交互的开源、面向用户的防火墙架构，旨在保护敏感数据的隐私。研究背景是LLM在成为高效生产力工具的同时，其集成到工作流中可能带来数据泄露等重大风险。核心问题是：如何在不影响可用性的前提下，对基于Web和

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR