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AgentPrivArena：评估Agent轨迹隐私风险
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AI 综述
研究者提出 AgentPrivArena，一个在可复现执行环境中评测 LLM Agent 隐私风险的框架，集成真实 MCP 工具与自托管服务，并提出轨迹级隐私指标，量化最终回复之外的不必要信息访问，同时给出运行时审计方法 AgentPrivAudit，用于在 Agent 执行过程中监控隐私违规。在多个前沿 LLM Agent 上的实验显示，现有评测范式忽略了大量隐私风险。后续报道称，该框架区分敏感信息进入上下文与最终对外泄露；实验中情境完整性审计将平均输出泄露率从 46.8% 降至 17.8%，但敏感信息进入上下文的比例仍约 74% 至 78%，减少输出泄露不等于避免不必要读取。结果来自特定模型和任务设置，未经独立复现，信息流提取不完整也是机制限制。
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10月5日
- 论文追踪AgentPrivArena：面向 LLM Agent 工作流的隐私风险评测框架
研究者提出 AgentPrivArena，一个在可复现执行环境中评测 LLM Agent 隐私风险的框架，集成了真实的 MCP 工具与自托管服务。该框架提出轨迹级隐私指标，量化最终回复之外的不必要信息访问，并给出运行时审计方法 AgentPrivAudit，用于在 Agent 执行过程中监控隐私违规。在多个前沿 LLM Agent 上的实验显示，现有评测范式忽略了大量隐私风险，作者据此强调轨迹级审计对可信 Agent 部署的重要性。
日期未标
- 日期未标AgentPrivArena projectAgentPrivArena 发布 Agent 隐私评测基准与运行时审计框架
AgentPrivArena 用真实 MCP 工具和本地服务评测智能体隐私，区分敏感信息进入上下文与最终对外泄露。作者实验中，情境完整性审计将平均输出泄露率从46.8%降至17.8%，但敏感信息进入上下文的比例仍约74%至78%；因此减少输出泄露不等于避免不必要读取。结果来自特定模型和任务设置，未经独立复现，信息流提取不完整也是机制限制。
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