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，或过度移除与回答相关的片段。作者将隐私保护的查询重写重新定义在CI框架下：只有任务必需的字段才应被转发。为此，他们构建了首个任务导向的CI基准测试DelegateCI-Bench，包含3,167个样本，涵盖11个任务和20种任务类型，包括高质量合成数据、基于WildChat的真实用户查询以及一个密集敏感信息的医疗挑战集。在此基础上，他们提出CI引导的强化学习框架，将必需和非必需敏感字段转化为可验证的优化信号，训练查询重写器在保留任务关键信息的同时抑制不必要的敏感披露。实验表明，该学习型重写器在隐私-效用权衡上达到最佳，在设备端基线基础上平均效用提升高达+10.1。该研究为隐私感知的LLM委托提供了新范式。