Profile-DP：个性化LLM推理的用户画像差分隐私框架
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Profile-DP：个性化LLM推理的用户画像差分隐私框架
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AI 综述
Mingchen Li 等作者提出 Profile-DP，一个面向个性化 LLM 推理中用户档案发布的策略感知本地差分隐私框架，并给出 DP-SLOT、DP-BLOCK 两种机制。作者称，在把公开指令、档案 schema 和已授权事实视为公开侧信息的前提下，该框架能为用户未公开事实的释放提供可证明的隐私上界。报道未给出实验评估或实际部署结果。
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最新进展10月21日 12:00
Profile-DP：面向个性化 LLM 推理中用户可控档案发布的差分隐私框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv cs.CLProfile-DP：面向个性化 LLM 推理中用户可控档案发布的差分隐私框架
Profile-DP 是一个策略感知的本地差分隐私框架，专门用于个性化 LLM 推理中的用户档案发布，可在将公开指令、档案 schema 和已授权事实视为公开侧信息的前提下，对用户未公开事实的释放提供可证明的隐私上界。
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