arXiv · Machine Learning· Robin Staab, Tom Wollschl\"ager, Vahab Mirrokni, Reza Shokri·· 8 小时前AI 评分59
PrivacyFlow：通过信息流分析与后果感知风险管理保护 AI 智能体隐私
PrivacyFlow: Privacy in AI Agents through Information Flow Analysis and Consequence-Aware Risk Management
AI 导读
研究提出 agentic PrivacyBench 和 PrivacyFlow，分别用于评估和防御 AI 智能体在多步个人数据工作流中的隐私泄露。agentic PrivacyBench 包含 5873 个任务、986 个任务序列，并引入动态环境更新和基于 Contextual Integrity 的敏感信息允许集合。
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