NeuroFilter提出基于激活探测的LLM代理隐私过滤器

Saswat Das 与 Ferdinando Fioretto 在 arXiv 论文中提出 NeuroFilter，通过探测大语言模型内部激活构建隐私过滤器，替代依赖辅助 LLM 监控器的方案。 基于论文摘要，作者报告该方法在单轮和多轮对话中具有计算效率，并能应对包括 mosaic attacks 在内的多种攻击设置；作者还称其系统研究了对话轨迹中隐私敏感交互对应的模型内部状态。这些为作者声称的结果，尚未经独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。