Privacy Bias in Language Models: A Contextual Integrity-based Auditing Metric
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Shvartzshnaider, Yan, Duddu, Vasisht |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Position: Contextual Integrity is Inadequately Applied to Language Models
di: Shvartzshnaider, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shvartzshnaider, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Alignment of Group Fairness with Attribute Privacy
di: Aalmoes, Jan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Aalmoes, Jan, et al.
Pubblicazione: (2022)
Trustless Audits without Revealing Data or Models
di: Waiwitlikhit, Suppakit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Waiwitlikhit, Suppakit, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Survey of Privacy-Preserving Model Explanations: Privacy Risks, Attacks, and Countermeasures
di: Nguyen, Thanh Tam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Thanh Tam, et al.
Pubblicazione: (2024)
Locket: Robust Feature-Locking Technique for Language Models
di: He, Lipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Lipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Making AI-Assisted Grant Evaluation Auditable without Exposing the Model
di: Bicakci, Kemal
Pubblicazione: (2026)
di: Bicakci, Kemal
Pubblicazione: (2026)
Privacy Auditing of Large Language Models
di: Panda, Ashwinee, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Panda, Ashwinee, et al.
Pubblicazione: (2025)
PUFFLE: Balancing Privacy, Utility, and Fairness in Federated Learning
di: Corbucci, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Corbucci, Luca, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-hardened and hallucination-resistant synthetic data generation with logic-solvers
di: Burgess, Mark A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Burgess, Mark A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy at a Price: Exploring its Dual Impact on AI Fairness
di: Yang, Mengmeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Mengmeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unifying Re-Identification, Attribute Inference, and Data Reconstruction Risks in Differential Privacy
di: Kulynych, Bogdan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kulynych, Bogdan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robust Safety Monitoring of Language Models via Activation Watermarking
di: Aremu, Toluwani, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Aremu, Toluwani, et al.
Pubblicazione: (2026)
Combining Machine Learning Defenses without Conflicts
di: Duddu, Vasisht, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Duddu, Vasisht, et al.
Pubblicazione: (2024)
SoK: Unintended Interactions among Machine Learning Defenses and Risks
di: Duddu, Vasisht, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Duddu, Vasisht, et al.
Pubblicazione: (2023)
Synthetic Data, Similarity-based Privacy Metrics, and Regulatory (Non-)Compliance
di: Ganev, Georgi
Pubblicazione: (2024)
di: Ganev, Georgi
Pubblicazione: (2024)
Knowledge Distillation-Based Model Extraction Attack using GAN-based Private Counterfactual Explanations
di: Ezzeddine, Fatima, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ezzeddine, Fatima, et al.
Pubblicazione: (2024)
It Takes Two: Complementary Self-Distillation for Contextual Integrity in LLMs
di: Park, Sangwoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Park, Sangwoo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Auditing Pay-Per-Token in Large Language Models
di: Velasco, Ander Artola, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Velasco, Ander Artola, et al.
Pubblicazione: (2025)
Integrating Differential Privacy and Contextual Integrity
di: Benthall, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Benthall, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Decentralized autonomous organization and blockchain-based incentivization framework for community-based facilities management
di: Ly, Reachsak, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ly, Reachsak, et al.
Pubblicazione: (2026)
Clio: Privacy-Preserving Insights into Real-World AI Use
di: Tamkin, Alex, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tamkin, Alex, et al.
Pubblicazione: (2024)
Amulet: a Python Library for Assessing Interactions Among ML Defenses and Risks
di: Waheed, Asim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Waheed, Asim, et al.
Pubblicazione: (2025)
De-amplifying Bias from Differential Privacy in Language Model Fine-tuning
di: Srivastava, Sanjari, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Srivastava, Sanjari, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tight Auditing of Differential Privacy in MST and AIM
di: Ganev, Georgi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ganev, Georgi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Gaming the Metric, Not the Harm: Certifying Safety Audits against Strategic Platform Manipulation
di: Burnat, Florian A. D., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Burnat, Florian A. D., et al.
Pubblicazione: (2026)
Cybench: A Framework for Evaluating Cybersecurity Capabilities and Risks of Language Models
di: Zhang, Andy K., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Andy K., et al.
Pubblicazione: (2024)
Benchmark Early and Red Team Often: A Framework for Assessing and Managing Dual-Use Hazards of AI Foundation Models
di: Barrett, Anthony M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barrett, Anthony M., et al.
Pubblicazione: (2024)
User Privacy and Large Language Models: An Analysis of Frontier Developers' Privacy Policies
di: King, Jennifer, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: King, Jennifer, et al.
Pubblicazione: (2025)
Confidential Guardian: Cryptographically Prohibiting the Abuse of Model Abstention
di: Rabanser, Stephan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rabanser, Stephan, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Inadequacy of Similarity-based Privacy Metrics: Privacy Attacks against "Truly Anonymous" Synthetic Datasets
di: Ganev, Georgi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ganev, Georgi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Trustworthy AI: Safety, Bias, and Privacy -- A Survey
di: Fang, Xingli, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Xingli, et al.
Pubblicazione: (2025)
SecGenAI: Enhancing Security of Cloud-based Generative AI Applications within Australian Critical Technologies of National Interest
di: Haryanto, Christoforus Yoga, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Haryanto, Christoforus Yoga, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Longitudinal Measurement of Privacy Policy Evolution for Large Language Models
di: Tao, Zhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tao, Zhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy Auditing of Multi-domain Graph Pre-trained Model under Membership Inference Attacks
di: Luo, Jiayi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Jiayi, et al.
Pubblicazione: (2025)
FAIRPLAI: A Human-in-the-Loop Approach to Fair and Private Machine Learning
di: Sanchez Jr., David, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sanchez Jr., David, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Public Theory of Distillation Resistance via Constraint-Coupled Reasoning Architectures
di: Wei, Peng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wei, Peng, et al.
Pubblicazione: (2026)
NYU CTF Bench: A Scalable Open-Source Benchmark Dataset for Evaluating LLMs in Offensive Security
di: Shao, Minghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shao, Minghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learnable Privacy Neurons Localization in Language Models
di: Chen, Ruizhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Ruizhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Wolf Within: Covert Injection of Malice into MLLM Societies via an MLLM Operative
di: Tan, Zhen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tan, Zhen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Inferring Discussion Topics about Exploitation of Vulnerabilities from Underground Hacking Forums
di: Moreno-Vera, Felipe
Pubblicazione: (2024)
di: Moreno-Vera, Felipe
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Position: Contextual Integrity is Inadequately Applied to Language Models
di: Shvartzshnaider, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
On the Alignment of Group Fairness with Attribute Privacy
di: Aalmoes, Jan, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Trustless Audits without Revealing Data or Models
di: Waiwitlikhit, Suppakit, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A Survey of Privacy-Preserving Model Explanations: Privacy Risks, Attacks, and Countermeasures
di: Nguyen, Thanh Tam, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Locket: Robust Feature-Locking Technique for Language Models
di: He, Lipeng, et al.
Pubblicazione: (2025)