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官方账号arXiv cs.LG@Junseok Kim, Nakyeong Yang, Kyomin Jung
推荐理由：这项研究提出了个性化隐私控制的新方法，通过注意力头干预在LLMs中实现，对于关注隐私保护的用户来说是个好消息，它比现有方法更可靠地保护用户隐私。
P3Bench
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8月24日
09:57
随着代理式AI的兴起，LLMs能够访问多样化的用户数据，引发了隐私问题。本研究引入个性化隐私概念，结合用户特定的披露偏好进行隐私控制。提出P3Bench基准，扩展上下文隐私策略。实验表明，基于提示的策略无法可靠地执行个性化隐私策略，Qwen2.5-7B和Gemma3-4B的平均策略无知率分别为51.25%和74.28%。针对此问题，提出Repair方法，通过调整披露行为以符合策略响应，显著提高对用户特定隐私偏好的遵守率。