Searching for Privacy Risks in LLM Agents via Simulation
通过模拟搜索LLM代理中的隐私风险
机构 * Georgia Tech(佐治亚理工学院) ; Stanford University(斯坦福大学)
AI总结 本文提出通过模拟搜索改进攻击与防御策略,发现攻击策略从直接请求演变为伪装和伪造同意等复杂手段,防御策略从规则约束升级为身份验证状态机,为隐私安全代理发展提供洞察。
Comments ICLR 2026
作者
Natural Language Processing
通过模拟搜索LLM代理中的隐私风险
机构 * Georgia Tech(佐治亚理工学院) ; Stanford University(斯坦福大学)
AI总结 本文提出通过模拟搜索改进攻击与防御策略,发现攻击策略从直接请求演变为伪装和伪造同意等复杂手段,防御策略从规则约束升级为身份验证状态机,为隐私安全代理发展提供洞察。
Comments ICLR 2026
人类中心大语言模型的反思与新方向
机构 * Stanford University(斯坦福大学)
AI总结 本文提出人类中心大语言模型框架,整合NLP、HCI和负责任的AI视角,强调在模型开发全流程中关注人类需求与价值观,通过案例研究探讨HCLLMs的未来工作影响。