From Privacy to Workflow Integrity: Communication-Graph Metadata in Autonomous Agent Interoperability
本文聚焦于智能体互操作协议（如A2A和MCP）中通信图元数据带来的新威胁。当前协议依赖HTTP(S)传输，虽通过端到端加密保护消息内容，但通信图（哪个智能体何时联系谁、频率如何）完全暴露。在智能体系统中，通信图比传统隐私框架所指出的更危险：
#privacy
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← 返回所有主题DPAgent-in-the-Middle: Agentic Defense and Repair Against AI-Groomed Deceptive Patterns
本文针对Web界面中的隐私欺骗模式（Privacy Deceptive Patterns）提出了一种新的威胁模型——AI Grooming，并设计了基于智能体的防御框架DPAgent。隐私欺骗模式通过系统性的设计手法操纵用户泄露个人数据，而
Credential Disclosure in (EU) Digital Identity Wallets: Privacy Risks and Practical Mitigations
欧盟计划于2026年底推出EUDI数字身份钱包，允许用户在设备上存储数字凭证（如官方身份证明的电子表示），并安全、隐私地向网站披露身份属性。然而，用户在做凭证披露决策时可能过度分享，导致隐私泄露风险。本文通过大规模用户与专家调查（研究一）以
PriSrv+: Privacy and Usability-Enhanced Wireless Service Discovery with Fast and Expressive Matchmaking Encryption
无线网络中的服务发现是设备动态发现并通信的基础过程，对5G、物联网等现代系统至关重要。然而，现有协议在隐私保护、访问控制表达力和效率方面存在局限。PriSrv+ 在 NDSS'24 的 PriSrv 基础上，提出了快速且表达力强的匹配加密
PriSrv: Privacy-Enhanced and Highly Usable Service Discovery in Wireless Communications
该论文提出了一种名为PriSrv的隐私增强型服务发现协议，旨在解决无线通信中现有服务发现协议隐私保护不足、易泄露设备敏感信息并引发网络攻击的问题。PriSrv允许服务提供者和客户端在建立连接前指定细粒度的认证策略，通过双层匹配架构实现：外层
Well-intended but half-hearted: Hosts' consideration of guests' privacy using smart devices on rental properties.
该论文研究了短租房产（如Airbnb）中房东使用智能设备（如智能音箱、智能门锁、恒温器等）时对房客隐私的考虑。研究通过半结构化访谈（N=24）和一项大规模调查（N=207）收集数据，发现房东虽然出于安全、便利等目的部署智能设备，但往往缺乏对
"I do (not) need that Feature!" - Understanding Users' Awareness and Control of Privacy Permissions on Android Smartphones.
该论文通过三项研究（在线调查、拦截式研究、日记研究）深入探讨了Android用户对应用权限的感知与控制行为。研究1（N=103）调查了用户对权限请求的警觉性及权限撤销意愿；研究2（N=61）在真实场景中拦截权限请求并询问用户对其必要性及类型
Multi-Objective Submodular Maximization with Differential Privacy
本文研究差分隐私（DP）约束下的多目标子模最大化（MOSM）问题，旨在从敏感数据集中选择一个最多包含 k 个元素的子集，以最大化 d 个单调子模函数的最小值，同时满足 ε-差分隐私。虽然差分隐私单目标子模最大化和非隐私的多目标子模最大化已有
SharedRequest: Privacy-Preserving Model-Agnostic Inference for Large Language Models
随着ChatGPT等公共大语言模型(LLM)的广泛部署，用户提示(prompt)的隐私保护成为关键问题。现有的隐私保护推理方法要么牺牲效用，要么牺牲效率，并且通常需要针对特定模型进行修改，兼容性受限。本文提出SharedRequest，一种
PURGE: Projected Unlearning via Retain-Guided Erasure
本文提出了一种名为 PURGE 的机器遗忘算法，其核心思想基于持续学习（Continual Learning, CL）与机器遗忘（Machine Unlearning, MU）的本质二元性：持续学习旨在学习新任务而不遗忘旧知识，而机器遗忘则
Bayesian Membership Privacy for Graph Neural Networks
针对图神经网络（GNN）的现有隐私分析大多继承自非图数据场景的假设，忽略了结构依赖性和随机训练图采样。尤其是节点相关的先验导致仅凭第一类和第二类错误无法充分刻画最佳成员推断测试。为此，本文提出贝叶斯成员隐私（BMP），一种采样感知的节点级成
Need to Know: Contextual-Integrity-Grounded Query Rewriting for Privacy-Conscious LLM Delegation
本文针对用户向云端LLM发送查询时的隐私泄露问题，提出了一种基于情境完整性（Contextual Integrity, CI）的查询重写方法。现有基于PII类型的脱敏方式忽略上下文，导致两类问题：过度暴露未标注的敏感上下文，或过度移除与回答
ImageAuditor: Membership Inference Attack against Image-based Retrieval-Augmented Generation
本文提出 ImageAuditor，一种针对基于图像检索增强生成（IRAG）系统的成员推理攻击（MIA）方法。IRAG 系统利用外部数据库中的参考图像来增强冻结的生成器，支持文本到图像（T2I）和问答（Q&A）任务。由于这些数据库通常不透明
QV-net: Decentralized Self-Tallying Quadratic Voting with Maximal Ballot Secrecy.
该论文提出了QV-net，一种去中心化的自计票二次投票协议，旨在解决现有基于区块链的二次投票（QV）系统中投票隐私缺失的问题。在当前的DAO（去中心化自治组织）投票实践中，QV被广泛用于缓解大额代币持有者的主导作用，但选票以明文形式公开并附
Echelon: Auditable Aggregate-Only Language-Model Adaptation Across Privacy Boundaries
该论文提出了一种名为Echelon的跨组织语言模型适应训练架构，旨在解决日益严峻的治理约束问题：在许多部署场景中，设备级模型状态（参数、激活值、优化器状态、每次更新）不能导出到管理边界之外。现有的分布式和联邦学习架构通常假设跨站模型交换，然
Ghost Tool Calls: Issue-Time Privacy for Speculative Agent Tools
本文研究工具增强型语言代理（tool-augmented language agents）中投机性工具调用（speculative tool calls）带来的隐私泄露问题。这类代理为了隐藏延迟，会在未确定最终执行分支前，提前向外部的工具服
Privacy-preserving Information Sharing in Oligopoly Competitions
该论文研究在不确定需求下的古诺寡头竞争市场中，竞争对手之间通过隐私保护渠道共享信息的激励机制。核心问题是：竞争性供应商是否愿意通过平台披露其私人信号？平台可以采用添加噪声的隐私保护机制，但噪声会降低信息效用。作者首先刻画了信息访问权与参与挂
The Unicity Execution Layer
本文提出Unicity执行层（Unicity Execution Layer），作为Unicity框架的一个模块化组件，旨在实现安全的链下交易，同时保持无需信任的双花预防。论文首先建立了形式化安全模型，其中代币所有权由公钥表示，转移需要数字
ContinuousBench: Can Differentially Private Synthetic Text Improve Capabilities?
差分隐私（DP）文本合成技术旨在通过生成合成数据来解锁敏感语料库，使其可用于模型训练，同时保护隐私。然而，现有评估基准存在重大局限性：它们使用的任务通常即使不经过训练也能近乎解决，因此强基准性能并不能证明DP合成数据能够替代原始数据访问。为
Fair Finetuning Mitigates Distribution Inference Attacks
本文研究了机器学习模型在敏感数据训练时可能泄露训练分布群体信息的问题，即分布推断攻击（DIA）。攻击者仅通过黑盒访问模型，即可推断出敏感的人口统计属性（如子群体比例）。现有防御手段如差分隐私和属性遗忘已有相关研究，但公平性约束与分布泄漏之间