QuasiLeak-Bench：评估 LLM 隐私检测器的准证据组恢复
原文标题：QuasiLeak-Bench: Evaluating LLM-Based Privacy Detectors on Policy-Conditioned Quasi-Evidence Group Recovery
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论文提出 QuasiLeak-Bench 基准，评估检测器能否恢复完整准证据组并标记违反披露策略的内容。实验显示现有隐私检测器迁移效果差，本地部署 LLM 检测器远落后于闭源模型，但 4B 微调模型在留出文档上超过最强提示模型。
- 问题
- 准标识符单独弱但组合可泄露隐私，现有基准未衡量准证据组恢复与披露策略违规检测。
- 方法
- 提出QuasiLeak-Bench，用逆向构建流水线生成经联合验证的准证据组及文档，评估检测器能否恢复完整组并标记违反策略的披露。
- 结果
- 现有隐私检测器迁移效果差，本地可部署LLM检测器远落后闭源模型；4B微调模型在留出文档上超过最强提示模型。
- 影响
- 表明策略条件下的准证据组检测可学习，为本地隐私合规检测提供小模型微调路径。
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新基准QuasiLeak-Bench显示现有隐私检测器迁移差，但4B微调模型在留出文档上超过最强提示模型。
- •提出准证据组概念：单个准标识符很弱，组合起来可共同泄露个体隐私属性
- •基准为策略条件化评估，要求检测器恢复完整准证据组并标记违反披露策略的内容
- •现有隐私检测器迁移效果差，本地可部署LLM检测器远落后闭源模型，主因是漏掉大部分准证据组
- •4B模型在训练集微调后，在留出文档上超过最强提示模型，说明任务可学习
为什么重要：隐私基准此前多聚焦显式标识符或属性推断，准证据组联合泄露几乎未被测量；该工作为策略条件下的隐私检测提供了可量化的评测入口。
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