PII-Bench: Evaluating Query-Aware Privacy Protection Systems
作者: Hao Shen, Zhouhong Gu, Haokai Hong, Weili Han
分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL, cs.IR
发布日期: 2025-02-25
💡 一句话要点
提出PII-Bench以评估查询感知隐私保护系统
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 隐私保护 个人可识别信息 大型语言模型 评估框架 查询相关性 多主体场景 PII掩蔽策略
📋 核心要点
- 核心问题：现有隐私保护系统在处理用户查询时，无法有效识别与查询相关的个人可识别信息（PII）。
- 方法要点：提出了一种查询无关的PII掩蔽策略，并构建了PII-Bench评估框架，以全面测试隐私保护能力。
- 实验或效果：实证结果显示，当前模型在基本PII检测上表现良好，但在复杂场景下的查询相关性判断上存在明显不足。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）的广泛应用，用户提示中个人可识别信息（PII）的暴露引发了显著的隐私担忧。为应对这一挑战，本文提出了一种与查询无关的PII掩蔽策略，并引入了PII-Bench，这是第一个全面评估隐私保护系统的框架。PII-Bench包含2842个测试样本，涵盖55个细粒度的PII类别，涉及从单一主体描述到复杂多方互动的多样场景。我们的实证评估表明，尽管当前模型在基本PII检测方面表现尚可，但在确定PII查询相关性方面存在显著局限，尤其是在处理复杂的多主体场景时，表明在实现智能PII掩蔽方面仍有很大的改进空间。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有隐私保护系统在用户查询中无法有效识别与查询相关的个人可识别信息（PII）的问题。现有方法在处理复杂多主体场景时表现不佳，导致隐私保护效果有限。
核心思路：论文提出了一种与查询无关的PII掩蔽策略，旨在通过构建一个全面的评估框架来提升隐私保护系统的能力。该设计旨在解决现有方法在复杂场景下的局限性。
技术框架：PII-Bench框架包含2842个测试样本，覆盖55个细粒度的PII类别，样本设计包括用户查询、上下文描述和标准答案，以指示查询相关的PII。
关键创新：PII-Bench是第一个全面评估隐私保护系统的框架，提供了丰富的测试样本和多样的场景，显著提升了对隐私保护能力的评估深度。与现有方法相比，它更注重查询相关性判断。
关键设计：在样本设计中，考虑了多种场景和复杂性，确保每个样本都能有效测试模型在不同条件下的表现。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，需进一步研究。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，当前的隐私保护模型在基本PII检测上表现良好，但在复杂多主体场景中的查询相关性判断上存在显著不足，尤其是与最先进的LLMs相比，提升幅度仍有待加强。这表明在智能PII掩蔽方面仍有很大的改进空间。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体、在线客服和医疗健康等需要保护用户隐私的场景。通过提升隐私保护系统的能力，能够更好地保护用户的个人信息，增强用户对系统的信任。未来，该框架还可以为其他领域的隐私保护研究提供参考。
📄 摘要（原文）
The widespread adoption of Large Language Models (LLMs) has raised significant privacy concerns regarding the exposure of personally identifiable information (PII) in user prompts. To address this challenge, we propose a query-unrelated PII masking strategy and introduce PII-Bench, the first comprehensive evaluation framework for assessing privacy protection systems. PII-Bench comprises 2,842 test samples across 55 fine-grained PII categories, featuring diverse scenarios from single-subject descriptions to complex multi-party interactions. Each sample is carefully crafted with a user query, context description, and standard answer indicating query-relevant PII. Our empirical evaluation reveals that while current models perform adequately in basic PII detection, they show significant limitations in determining PII query relevance. Even state-of-the-art LLMs struggle with this task, particularly in handling complex multi-subject scenarios, indicating substantial room for improvement in achieving intelligent PII masking.