Loose Lips：智能体对话中的隐私泄露研究
原文标题：Loose Lips: Understanding Privacy Leakage in Agentic Dialogue
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研究将 CIMemories 扩展为 CIMEMORIES DIALOGUE 基准，包含 4410 个基于语境完整性理论的双智能体对话实例，评测 Qwen3 与 Llama 3.1 家族的 7 个开源模型。结果显示任务能力与隐私泄露根本耦合：能力越强的模型泄露越多，思维模型泄露更严重，且泄露随对话轮次增加最高达 3 倍。
- 问题
- LLM 智能体在对话中如何处理敏感信息，是否会违反信息原有的语境规范。
- 方法
- 将 CIMemories 扩展为 CIMEMORIES DIALOGUE 基准，基于语境完整性理论构造 4410 个双智能体对话实例进行评测。
- 结果
- 评测 7 个开源模型发现能力越强泄露越多，思维模型泄露更严重，泄露随对话轮次从 1 到 6 轮最高增至 3 倍。
- 影响
- 说明隐私泄露是当前智能体系统的结构性缺陷，企业部署对话智能体时不能只追求任务能力。
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4410条双智能体对话评测：能力越强的模型泄露隐私越多，最高达3倍
- •扩展出CIMEMORIES DIALOGUE基准，含4410个双智能体对话实例，基于语境完整性理论
- •评测Qwen3与Llama 3.1家族共7个开源模型，对话长度1轮与6轮
- •任务能力与隐私泄露根本耦合：越强的模型系统性泄露越多，无一模型能解耦
- •思维模型比非思维版本泄露更多，归因于思维链扩大的推理面
- •泄露随对话轮次累积，从1轮到6轮最高增至3倍
为什么重要：企业级Agent部署中隐私是硬门槛，这条说明泄露不是配置失误而是当前架构的结构性特征，选型与合规评估都需重新权衡能力与风险。
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