「隐私隐患」共找到 232 篇相关文章
ICLR 2026 Oral | 让大模型学会“像法医般思考”，实现可解释、可泛化的深度伪造检测
生成式AI发展使深度伪造技术安全隐患受关注，现有检测器表现不佳。中科院自动化所联合蚂蚁集团提出Veritas框架，构建HydraFake数据集，赋予大模型“模式感知推理”能力，实验效果超现有检测器，还给出未来研究方向。
The Batch: 901 | 医疗健康聊天机器人争相登台
OpenAI和Anthropic在医疗健康市场布局，OpenAI发布面向消费者的ChatGPT Health，可调取医疗信息，有安全隐私措施；Anthropic推出面向医疗专业人士的Claude for Healthcare，可加快文书处理。此前谷歌健康摘要功能因错误信息被撤。
程序员下班一看懵了？白嫖 Gemini / 本地大模型做时间追踪，用这个开源小工具给你一天自动出「git log」
Dayflow 是原生 macOS 开源应用，能以 1 FPS 录屏，用 AI 总结生成时间线，解决传统时间追踪记录不具体问题。它功能丰富，有自动时间线、分心高亮等，还支持多种 AI 模式，数据隐私性好。
LLM 驱动的 AI Agent通信：协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议，分析不同交互的安全风险，提出防御对策，还以MCP和A2A为例做攻击实验，给出未来研究方向。
揭开大模型“伪遗忘”，港理工等团队：结构不变就是没忘
近年来大语言模型隐私风险受关注，机器遗忘技术应运而生。港理工等团队构建表示空间诊断工具，区分‘可逆性遗忘’与‘不可逆遗忘’，揭示遗忘现象背后表示结构变化规律，还做了相关实验并得出核心结论。
谷歌突袭发布AI应用，无需Wi-Fi、手机就能跑大模型！网友实测两极分化
谷歌推出 Google AI Edge Gallery 应用，可在 Android 设备离线运行 AI 模型。它有本地运行、智能选模等特点，响应快且隐私性好。不过网友实测评价不一，有人认为它是旧技术包装，还被指比 Core ML 落后。
统计可控数据合成！新框架突破大模型数据生成局限，麦吉尔大学团队推出LLMSynthor
麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor，让大模型成结构感知的数据模拟器，为隐私敏感、数据稀缺场景生成不泄密的高质量替代数据。它通过结构推理、统计对齐等步骤实现，有理论保障，多场景实测效果佳。
ACL'25 | 多智能体叛变进行中？首个多智能体安全守卫G-Safeguard亮相！
随着基于LLM的多智能体系统崛起，其安全隐患凸显。中国科学技术大学等机构提出G - Safeguard安全防护框架，它基于图神经网络，通过构建多智能体话语图等方式，能有效抑制恶意信息传播，有强大防御和泛化能力。
“GPT-6”Astra能力首次公开！浙大同济校友参与研发
OpenAI为下一代模型Astra（传说中的GPT - 6）拉满预热，公开其能力。它在网络安全测试表现出色，但强大能力带来安全隐患。OpenAI设两道安全闸门，且两位华人研究员参与研发。此外，其新技术或影响可监控性。
OpenAI强制「处死」GPT-4o！80万老粉全网拯救：它不是代码是爱人
1月29日OpenAI官宣2月13日强制退役GPT - 4o，80万粉丝不满，发起“拯救4o”运动，提出缓冲期短、保留访问权等诉求，还指出模型停用影响订阅价值。此前GPT - 4o就曾面临下线危机，其使用也有安全隐患。