InferPriv基准揭示LLM推断隐私风险

2026年10月27日，研究者发布InferPriv基准，旨在评估大型语言模型助手的推断隐私泄露风险。该基准显示，LLM助手的推断隐私泄露率远超直接泄露率。在隐私感知系统提示下，如GPT-6.1-Sol等模型直接泄露率接近零，但推断泄露率仍高达16.2%至25.2%。研究指出，仅评估显性泄露会严重低估大语言模型代理在处理日常任务时向第三方接收者泄露敏感用户信息的隐私风险。

AI 根据报道生成 · 49 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。