大模型对齐与安全

DPxFin: Adaptive Differential Privacy for Anti-Money Laundering Detection via Reputation-Weighted Federated Learning

DPxFin：基于声誉加权联邦学习的反洗钱检测中的自适应差分隐私

Renuga Kanagavelu, Manjil Nepal, Ning Peiyan, Cai Kangning, Xu Jiming, Fei Gao, Yong Liu, Goh Siow Mong Rick, Qingsong Wei

机构 * A*STAR IHPC（A*STAR 国家实验室信息物理计算中心） ； SRM University-AP（SRM 大学-安得拉邦） ； Evyd Singapore（Evyd 新加坡） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：alignment(abstract)；trustworthy(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DPxFin框架，通过声誉引导的自适应差分隐私技术，在反洗钱检测中提升隐私保护与模型效用的平衡。

Comments Accepted at AI FOR FINANCIAL FRAUD DETECTION & PREVENTION AT ACM ICAIF-25

PlanTwin: Privacy-Preserving Planning Abstractions for Cloud-Assisted LLM Agents

PlanTwin: 云辅助规划中的隐私保护规划抽象

Guangsheng Yu, Qin Wang, Rui Lang, Shuai Su, Xu Wang

机构 * University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； CSIRO Data61（CSIRO数据61） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 PlanTwin通过构建规划导向的数字孪生，实现云辅助规划中本地环境信息的隐私保护，同时保持规划质量接近全上下文系统。