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本文介绍了自然标识符（NIDs），用于大型语言模型的事后隐私审计和数据集推断，无需重新训练或保留数据集。

本文识别出分布偏移和规模约束是LLM基准审计中统计污染检测方法的关键失效模式。对27个模型评估三种范式的结果显示，在335次评估中仅有199次正确结果，表明存在系统性可靠性差距，使得这些方法无法替代透明数据溯源。