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有秘密？大语言模型智能体守不住：多智能体系统中的隐私评估
原始标题：Got a Secret？ LLM Agents Can't Keep It： Evaluating Privacy in Multi-Agent Systems
内容摘要
研究将评估从单轮转向多轮社会交互后，发现大语言模型智能体的隐私违规率显著上升。在对OpenAI模型的测试中，该比例从此前CIMemories基准的19.95%增至本研究的45.30%。隐私泄露具有社交传染性，智能体在观察到同伴泄露后，披露敏感信息的可能性增加8倍。即使有明确隐私指令，泄露率仍高于37.8%。结论指出，静态聊天基准会系统性低估部署风险，仅社会语境就足以引发在单轮评估中无法暴露的敏感信息披露。
内容分类AI 论文与研究
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信息来源HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
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