arXiv · cs.CL· Masahiro Kaneko·· 6 天前精选AI 评分53
Masahiro Kaneko 提出 LLM Agent 持久记忆中的自我强化隐私泄露循环
Disclosure Begets Disclosure: A Self-Reinforcing Privacy Loop in LLM Agents with Persistent Memory
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Masahiro Kaneko
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.28315v1
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AI 导读
Masahiro Kaneko 在 arXiv 论文（arXiv:2610.28315）中发现，LLM Agent 在对话中读取持久记忆会引发自我强化的隐私泄露循环。多会话仿真中，带 24 项个人属性的模拟用户与支持类 Agent 对话，四个支持模型里读取记忆既提升回复质量也提高属性被正确推断的比例，且差距随会话扩大，因为记忆条件回复把旧值作为预设带入，用户确认或不纠正使其变成记录值。指示 Agent 不陈述或预设属性可将泄露降到接近无记忆水平并保留大部分质量增益，而过滤或匿名化用户输入或存储内容会损失较多质量。
推荐理由
这篇研究用多会话仿真揭示了带持久记忆的 LLM Agent 中自我强化的隐私泄露循环，并给出在回复端抑制泄露的可行做法。
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