[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 LearningSimin Chen이 arXiv에 게시한 'FedRE: A Representation Entanglement Framework for Model-Heterogeneous Federated Learning' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.#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 RedactionPrajit Das이 arXiv에 게시한 'PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.#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