Demystifying the Privacy-Utility Trade-off in LLM Interactions
该论文关注大语言模型进入日常任务后产生的隐私与效用矛盾：用户为了让模型完成复杂任务，必须提供上下文丰富的指令，其中往往夹带姓名、地址、账号、病史等敏感信息。目前主流的隐私保护做法是在把提示词发给模型之前套用一套与上下文无关的静态规则（例如统
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← 返回所有主题PromptGraph: Graph-Guided Prompt Sanitization for Balancing Privacy and Utility in LLM Inference
本论文针对大型语言模型（LLM）服务中的隐私保护问题提出了一种新的提示清洗方法PromptGraph。LLM推理过程中，用户的敏感信息不仅可能通过显式标识符（如姓名、电话号码）泄露，还可能通过看似无害的文本片段之间的上下文关联被推断。现有的