ASLEval 评估框架检测 LLM 智能体隐私泄露
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ASLEval 框架提出通过预注册隐藏目标集来衡量大模型智能体会话中的隐私暴露位移。测试显示，仅检查预期出口会遗漏 46.9% 的隐私泄露，攻击者自报存在高误报率。该框架主张在评估中结合任务效用与隐私表现，并利用人工审核辅助裁决。
为什么值得看
揭示了现有 Agent 隐私评估方法的盲区，提供了更全面的安全检测新思路。
大模型智能体
信源1 家
关键事实
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