拆解LLM交互中的隐私-效用权衡
原文标题：Demystifying the Privacy-Utility Trade-off in LLM Interactions
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论文系统分析LLM交互中隐私保护与下游性能的权衡机制，揭示上下文依赖效用、策略性适配与组合交互三大机制。基于此提出意图驱动的本地保护框架，蒸馏轻量模型Veilmind-4B驱动动态抽取-净化-恢复流水线。该方法在低泄漏隐私点下保持显著更高的响应效用，推进帕累托前沿。
- 问题
- LLM 交互中隐私保护常因静态规则导致下游效用严重下降。
- 方法
- 系统拆解隐私-效用权衡，揭示上下文依赖效用、策略性适配、组合交互三机制，蒸馏轻量模型 Veilmind-4B 驱动动态抽取-净化-恢复流水线。
- 结果
- 在低泄漏隐私点下保持显著更高响应效用，推进帕累托前沿；未给出具体数值。
- 影响
- 为需要本地隐私保护的产品提供意图驱动方案，兼顾合规与可用性，减少静态脱敏带来的体验损失。
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