本機觀測最小化

深度分析

Minim 以情境完整性實現本機隱私最小化，提升 LLM 代理人安全性

隨著大型語言模型驅動的自主代理人頻繁傳送完整 UI 狀態，隱私泄漏風險上升。研究提出 Minim，於本機預先評估每個介面元素的敏感度與任務必要性，僅保留關鍵資訊並抽象化敏感屬性。實驗顯示在 WebArena 任務中可大幅降低非必要敏感泄漏，同時維持操作效能。此方法為未來 AI 代理人隱私保護提供可審計且高效的路徑。