arXiv cs.CY· Shreya Kochar, Peeranat Sugsavanvit, Vidur Gupta, Joseph A. Calandrino, Deepak Kumar, Brett Frischmann, Sebastian Zimmeck·· 12 小时前AI 评分31
面向智能体系统的隐私偏好控制研究
Privacy Preference Controls for Agentic Systems
AI 导读
研究提出一套面向智能体系统的可执行隐私偏好分类体系，基于相关法律、现有隐私工具的实证研究以及对 30 个主流 AI 助手与智能体平台的审计。团队据此开发了 8 个开源原型，演示如何将分类体系的主要部分结构化集成进 Model Control Protocol 和 Agent2Agent 等智能体协议。
正文 · AI 翻译
摘要：面对广泛而普遍的网络追踪，监管机构和技术专家都在努力制定法律和工具，让人们能够表达自己的隐私偏好。这些措施旨在让用户对个人信息的出售和共享拥有更大的控制权，将保护自身隐私的主动权交到他们手中。然而，网络正在经历一场巨变，从严格由\textit{用户驱动}的行为转向\textit{代理行为}，即 AI 代理代表用户自主采取行动。在本研究中，我们提出：在代理网络以及更广泛的代理系统中，隐私偏好控制应当是什么样子？为回答这一问题，我们构建了一套适用于代理系统的可执行隐私偏好分类体系。我们的分类体系既参考了法律和针对现有隐私工具的实证研究，也基于对 30 个领先 AI 助手和代理平台的审计。为探索该分类体系如何落地，我们设计并开发了八个开源原型，它们模拟真实世界的代理应用，并展示了该分类体系的主要方面如何以结构化方式集成到代理协议中，例如模型控制协议（Model Control Protocol）和 Agent2Agent 协议。最终，本研究旨在为保障终端用户的隐私和自主性在刚刚到来的代理世界中不被丢失奠定基础。
| 评论： | 27 页，4 幅图，7 张表 |
| 主题： | 计算机与社会（cs.CY）；人机交互（cs.HC） |
| 引用为： | arXiv:2610.29929 [cs.CY] |
| （或 arXiv:2610.29929v1 [cs.CY] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.29929 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Shreya Kochar [查看邮箱]
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2026 年 10 月 21 日星期三 16:03:02 UTC（510 KB）
来源：arXiv cs.CY · arxiv.org