arXiv · cs.AI· Sunday Oyinlola Ogundoyin·· 15 天前AI 评分51
多智能体LLM系统隐私泄露研究提出RECONS净化方法
When Agents Talk, Secrets Travel: Topology-Driven Leakage and Recipient-Conditioned Sanitization in Multi-Agent LLM Systems
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Sunday Oyinlola Ogundoyin
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.16039v1
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AI 导读
arXiv论文（arXiv:2610.16039）研究多智能体LLM系统的隐私泄露问题，指出信息泄露给一个授权Agent后可经常规协作传播到未授权Agent。在覆盖协调者-工作者、点对点与层级拓扑的485个场景中，拓扑引入的接收者披露率从0%升至52.2%，表面泄露率保持在60.6%-62.8%；框架选择还带来150倍的泄露差异。作者提出按接收者与执行上下文做净化的RECONS方法，将残留披露从无净化的96.7%降至29.25%，保留94.1%的授权披露，检测覆盖率是95.5%残留披露的主要瓶颈。
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