Automated Privacy Information Annotation in Large Language Model Interactions
作者: Hang Zeng, Xiangyu Liu, Yong Hu, Chaoyue Niu, Fan Wu, Shaojie Tang, Guihai Chen
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-08-08)
备注: 8 content pages
💡 一句话要点
构建大规模隐私信息标注数据集，用于评估LLM交互中的隐私泄露风险。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 隐私保护 大型语言模型 隐私信息标注 数据集构建 隐私泄露检测
📋 核心要点
- 现有隐私检测方法主要针对匿名内容，无法有效应对LLM实名交互场景下的隐私泄露问题。
- 构建自动隐私标注流程，利用LLM从对话数据集中提取隐私短语并标注泄露信息，从而构建大规模数据集。
- 通过基线实验发现现有方法与实际应用存在差距，为未来研究更有效的本地隐私检测方法提供数据基础。
📝 摘要（中文）
用户在使用大型语言模型（LLM）进行交互时，常常在不知不觉中泄露个人隐私信息。因此，自动通知用户其查询是否泄露隐私以及哪些短语泄露了哪些隐私信息变得非常重要。然而，现有的隐私检测方法主要针对匿名内容中的个人身份信息（PII）标注，不足以应对与LLM的实名交互场景。本文构建了一个大规模多语言数据集，包含249K用户查询和154K标注的隐私短语，以支持LLM交互隐私检测模型的开发和评估，并使其能够部署在本地用户设备上。我们构建了一个自动隐私标注流程，利用强大的LLM自动从对话数据集中提取隐私短语并标注泄露的信息。我们还设计了隐私泄露、提取的隐私短语和隐私信息级别的评估指标。此外，我们使用轻量级LLM建立了基于微调和无微调的基线方法，并对其性能进行了全面评估。评估结果表明，当前性能与实际LLM应用的需求之间存在差距，这促使未来研究基于我们的数据集，开发更有效的本地隐私检测方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决LLM交互场景下用户隐私泄露的自动检测问题。现有隐私检测方法主要针对匿名文本中的PII识别，无法有效应对用户在与LLM进行实名交互时，由于上下文信息而导致的隐私泄露问题。这些方法缺乏针对LLM交互场景的训练数据和评估标准，难以直接应用。
核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模的、专门针对LLM交互场景的隐私信息标注数据集，并基于此数据集评估现有方法的性能，为未来研究提供基准。通过自动化的标注流程，降低人工标注成本，提高数据集的规模和覆盖范围。
技术框架：整体框架包含数据收集、自动隐私标注、评估指标设计和基线方法实验四个主要阶段。数据收集阶段收集用户与LLM的交互数据。自动隐私标注阶段利用强大的LLM进行隐私短语提取和信息标注。评估指标设计阶段定义了隐私泄露、提取短语和隐私信息三个层面的评估指标。基线方法实验阶段则使用轻量级LLM进行微调和无微调实验，评估其性能。
关键创新：论文的关键创新在于构建了一个大规模的、专门针对LLM交互场景的隐私信息标注数据集。该数据集的构建采用了自动化的标注流程，降低了人工成本，提高了数据集的规模和质量。此外，论文还设计了针对LLM交互场景的隐私泄露评估指标，为后续研究提供了参考。
关键设计：自动标注流程的关键在于利用强大的LLM（具体模型未知）进行隐私短语的提取和信息标注。评估指标设计包括：(1) 隐私泄露层面：评估模型是否能正确识别出存在隐私泄露；(2) 提取短语层面：评估模型提取的隐私短语是否准确；(3) 隐私信息层面：评估模型标注的隐私信息类型是否正确。基线实验使用了轻量级LLM（具体模型未知），分别进行了微调和无微调实验，损失函数和网络结构等细节未在摘要中提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了一个包含249K用户查询和154K标注隐私短语的大规模多语言数据集。通过基线实验，发现现有轻量级LLM在隐私检测方面与实际应用需求存在差距，表明该数据集对于推动未来研究具有重要价值。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中详细说明。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种LLM应用场景，例如智能客服、聊天机器人、虚拟助手等。通过自动检测用户输入中的隐私泄露风险，可以及时提醒用户，保护用户隐私。此外，该数据集和评估指标可以促进LLM隐私保护技术的发展，提升LLM应用的安全性。
📄 摘要（原文）
Users interacting with large language models (LLMs) under their real identifiers often unknowingly risk disclosing private information. Automatically notifying users whether their queries leak privacy and which phrases leak what private information has therefore become a practical need. Existing privacy detection methods, however, were designed for different objectives and application domains, typically tagging personally identifiable information (PII) in anonymous content, which is insufficient in real-name interaction scenarios with LLMs. In this work, to support the development and evaluation of privacy detection models for LLM interactions that are deployable on local user devices, we construct a large-scale multilingual dataset with 249K user queries and 154K annotated privacy phrases. In particular, we build an automated privacy annotation pipeline with strong LLMs to automatically extract privacy phrases from dialogue datasets and annotate leaked information. We also design evaluation metrics at the levels of privacy leakage, extracted privacy phrase, and privacy information. We further establish baseline methods using light-weight LLMs with both tuning-free and tuning-based methods, and report a comprehensive evaluation of their performance. Evaluation results reveal a gap between current performance and the requirements of real-world LLM applications, motivating future research into more effective local privacy detection methods grounded in our dataset.