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Apple机器学习研究
2026年7月10日 00:00

代理谈判中的行为隐私泄露：通过随机策略形式化和减轻推理攻击

Behavioral Privacy Leakage in Agentic Negotiation: Formalizing and Mitigating Inference Attacks via Randomized Policies

本文在 2026 年国际可用性、可靠性和安全性会议 (ARES) 的 AI4TCI（安全可信关键基础设施系统人工智能研讨会）研讨会上被接受。自主谈判代理越来越多地部署在保险和采购等高风险环境中。虽然加密技术可以保护明确披露的约束值，但它们无法解决更微妙的威胁：行为隐私泄露，对手从可观察的谈判动态（例如让步轨迹、时间安排和……）中推断出私人约束。