anonymization

介绍GRASP，一种使用组相对策略优化来训练小型设备端语言模型进行对抗性匿名化的方法，在运行成本仅为前沿教师模型的一小部分的同时，改善了相对于DPO蒸馏基线的隐私-效用权衡。

介绍了无知识语言模型（KLLMs），该模型在实体匿名的语料库上进行预训练，以抑制参数化回忆并增强基于证据的推理，在上下文问答、事实验证和幻觉检测基准上取得了显著改进。

本文研究了LLM是否能够从角色约束政治分析文本中的风格化指纹识别出自己的模型家族，即使在提示层面匿名化后也是如此。研究结果证实匿名化不足，并对欧盟AI法案合规性和多智能体系统验证有影响。

AURA是一个基于LLM的匿名化框架，通过自适应隐私范围和mask-reconstruct方法在保护隐私以抵抗代理性网络搜索重新识别的同时，保持上下文效用，从而平衡隐私保护与效用保持。

本案例研究通过实证研究调查在检索增强生成(RAG)管道中应在何处应用匿名化以平衡隐私与可用性，并检查在不同阶段(数据集与生成的回答)进行匿名化的影响，为隐私风险缓解策略提供指导。