Demystifying the Privacy-Utility Trade-off in LLM Interactions
作者: Zhenhua Liu, Zhanxu Xie, Junjie Yu, Tong Zhu, Lijun Li, Wenliang Chen
分类: cs.AI, cs.CR
发布日期: 2026-09-10
💡 一句话要点
提出意图驱动的本地保护框架以优化隐私与效用的权衡
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 隐私保护 效用优化 大型语言模型 动态处理 意图驱动 去污机制 用户交互 轻量模型
📋 核心要点
- 现有隐私保护方法通常采用静态规则，导致用户信息泄露与模型效用之间的严重矛盾。
- 论文提出了一种意图驱动的本地保护框架，通过动态处理用户意图来优化隐私与效用的权衡。
- 实验表明，所提方法在隐私泄露方面表现出低泄露率，同时响应效用显著高于现有隐私导向基线。
📝 摘要（中文）
大型语言模型的应用依赖于丰富的上下文指令，这不可避免地暴露了敏感用户信息。现有的隐私保护方法通常采用上下文无关的静态规则，导致效用严重下降。然而，关于去污处理如何影响下游性能的具体机制仍然未被充分探讨。为此，本文系统分析了隐私与效用的权衡，揭示了三个潜在机制：上下文依赖效用、战略适应和组合相互作用。基于这些见解，我们提出了一种意图驱动的本地保护框架，通过提炼轻量模型Veilmind-4B，驱动动态的提取-去污-恢复管道，实现了低泄露隐私点，同时显著提高了响应效用，推动隐私-效用权衡向帕累托前沿发展。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在用户交互中隐私泄露与效用下降之间的矛盾。现有方法多采用静态规则，未能有效适应上下文，导致效用严重下降。
核心思路：论文的核心思路是通过分析隐私-效用权衡的具体机制，提出意图驱动的动态处理框架，以优化去污过程中的隐私保护与模型效用。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：上下文依赖效用分析、战略适应决策和组合相互作用扩展。首先分析用户意图以决定何时去污，然后根据任务需求选择去污方式，最后通过识别属性间的依赖关系扩展保护范围。
关键创新：最重要的技术创新在于揭示了隐私保护与效用之间的三种相互作用机制，并基于此提出了动态的提取-去污-恢复管道，显著提升了隐私保护的有效性和模型响应的实用性。
关键设计：在模型设计上，采用轻量级的Veilmind-4B，结合动态提取和恢复策略，确保在不同任务中灵活适应，同时设置了针对性损失函数以优化隐私与效用的平衡。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提意图驱动框架在隐私泄露方面达到了低泄露率，同时响应效用比现有隐私导向基线提高了显著的百分比，具体提升幅度未知，表明该方法在隐私保护与效用优化方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、在线客服和个性化推荐系统等，能够有效保护用户隐私的同时提升系统的响应质量。未来，该框架可能在更多需要处理敏感信息的场景中得到广泛应用，推动隐私保护技术的发展。
📄 摘要（原文）
The integration of Large Language Models into daily tasks relies on context-rich instructions, inevitably exposing sensitive user information. Current privacy-preserving methods typically employ context-agnostic static rules, causing severe utility degradation. However, the specific mechanisms governing how sanitization impacts downstream performance remain largely underexplored. To address this, we conduct a systematic analysis to deconstruct the privacy-utility trade-off, uncovering three underlying mechanisms: (1) Context-Dependent Utility, which first establishes when to sanitize by revealing that data value shifts from critical constraints to dispensable noise based on user intent; (2) Strategic Adaptation, which subsequently determines how to sanitize by dictating that the choice between removal and replacement depends on the task's reliance on factual integrity versus structural coherence; and (3) Combinatorial Interplay, which finally extends the protection scope by demonstrating that attributes form a semantic web of synergistic dependencies or antagonistic redundancies. Guided by these insights, we introduce an intent-driven local protection framework. By distilling a lightweight model Veilmind-4B to drive a dynamic extraction-sanitization-restoration pipeline, our approach reaches a low-leakage privacy point while preserving substantially higher response utility than existing privacy-oriented baselines, advancing the privacy-utility trade-off toward the Pareto frontier.