[논문리뷰] PrivacyPeek: Auditing What LLM-Based Agents Acquire, Not Just What They Say본 논문은 LLM 기반 에이전트가 외부 툴을 통해 작업 수행 시 과도한 민감 정보를 획득하는 문제를 해결하기 위해 PrivacyPeek을 제안합니다 .#Review#LLM-based Agents#Privacy Leakage#Data Acquisition#Benchmark#Contextual Integrity#Tool-use2026년 8월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] It Takes Two: Complementary Self-Distillation for Contextual Integrity in LLMs본 논문은 LLM이 개인 비서(Personal Agent)로 활용되면서 발생하는 문맥적 프라이버시(Contextual Integrity) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Contextual Integrity#Large Language Models#Self-Distillation#Product-of-Experts#Privacy-Utility Trade-off#Alignment2026년 5월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentSocialBench: Evaluating Privacy Risks in Human-Centered Agentic Social Networks저자들은 AgentSocialBench를 도입하여 7개 카테고리, 300개 이상의 시나리오를 통해 에이전트의 프라이버시 보존 성능을 체계적으로 평가합니다 . 제안된 프레임워크는 사용자 프로파일의 민감도 계층, 지향성 사회 그래프, 그리고 명시적 프라이버시 경계를 포함합니다.#Review#LLM Agents#Agentic Social Networks#Privacy Preservation#Contextual Integrity#Information Abstraction#Abstraction Paradox2026년 4월 5일댓글 수 로딩 중