大模型对齐与安全

ContextLens: Modeling Imperfect Privacy and Safety Context for Legal Compliance

ContextLens：建模不完美隐私和安全上下文以满足法律合规

Haoran Li, Yulin Chen, Huihao Jing, Wenbin Hu, Tsz Ho Li, Chanhou Lou, Hong Ting Tsang, Sirui Han, Yangqiu Song

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； HKUST（香港科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Faculty of Law, University of Macau（澳门大学法学院） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：safety(title,abstract)；AI safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出ContextLens框架，利用LLM建模法律领域上下文，识别已知和未知因素以提升合规评估，实验表明其能有效提升LLM合规性评估性能。

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Fully Homomorphic Encryption on Llama 3 model for privacy preserving LLM inference

在Llama 3模型上实现全同态加密以实现隐私保护的LLM推理

Anes Abdennebi, Nadjia Kara, Laaziz Lahlou

专题命中 隐私与版权 ：prompt injection(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过在Llama 3模型推理管道中集成基于后量子密码学的格基同态加密，提高模型对数据隐私攻击的防护能力，实验显示在i9 CPU上实现98%的文本生成准确率和237 ms的延迟，验证了方法的可行性。

BLAST: Blockchain-based LLM-powered Agentic Spectrum Trading

BLAST：基于区块链的大型语言模型驱动的代理频谱交易

Anas Abognah, Otman Basir

专题命中 隐私与版权 ：trustworthy(abstract)

AI总结 本文提出BLAST框架，结合大型语言模型代理与许可区块链，实现自主、隐私和安全的频谱交易生态系统。通过三种拍卖机制评估，证明第二价格拍卖在提升社会福利和分配效率方面最优，同时验证了隐私保护机制。

Comments This work has been submitted to the IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking for possible publication