隐私问题在实体之间不适当传输信息期间出现了突出的问题。现有的研究主要是通过探索狭义预定模式中的各种隐私攻击,防御和评估,同时忽略隐私不是一个孤立的,无上下文的概念,仅限于传统上敏感的数据(例如,社会要求),但与错综复杂的社会环境交织在一起,使人们对潜在的隐私构成的识别和分析变得复杂。大型语言模式的出现(LLMS)提供了前所未有的机会,以纳入隐私法中概述的细微差别方案,以解决这些综合隐私问题。但是,开源相关案例研究的稀缺性限制了LLM与特定法律法规保持一致的效率。为了应对这一挑战,我们介绍了一个新颖的框架,即旧的C oin 1,以有效地在隐私法律中进行司法评估侵犯隐私权的诉讼。我们的框架利用了纽约完整性作为桥梁的理论,创造了基于相关审核法规(例如HIPAA)的许多合成场景,以帮助LLMS理解现实世界中确定隐私风险的复杂环境。广泛的实验结果表明,G旧-C oin显着增强了LLMS在确认整个实际法院案件中隐私风险方面的能力,超过了不同的Judicial任务的基准。
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1965 年 1 月被任命为英国计算机学会秘书。在此之前,他曾从事专业学会工作 12 年,其中 6 年担任秘书。他曾担任政府委员会秘书,并与一个咨询小组合作,为工商业领域的科学家、工程师和管理人员开设通信课程。 Mackarness 先生曾就读于牛津大学雷德利学院,并于 1940 年至 1946 年战争期间在军队服役。他在 BCS 的职务是国际信息处理联合会的行政秘书。
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