[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
[논문리뷰] FedRE: A Representation Entanglement Framework for Model-Heterogeneous Federated Learning논문은 기존 FL 방법론이 가정하는 모델 동질성(homogeneous model architectures) 의 비현실성을 지적하며, 모델 이질성(model-heterogeneous FL) 환경에서 성능, 프라이버시, 통신 오버헤드 간의 효과적인 균형을 달성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Federated Learning#Model Heterogeneity#Representation Learning#Privacy Preservation#Communication Efficiency#Entangled Representation#Knowledge Transfer2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction본 연구는 비정형 텍스트에서 개인 식별 정보(PII) 를 자동 제거하는 문제에 초점을 맞춥니다.#Review#PII Redaction#Large Language Models#Instruction Tuning#Retrieval-Augmented Generation#Privacy Preservation#Model Evaluation#Cross-Domain Generalization#Open-Source LLMs2025년 8월 8일댓글 수 로딩 중