论文测量LLM路由元数据泄露敏感话题

Teng-Ruei Chen 等作者提交的 arXiv 论文（arXiv:2610.09981）称，LLM 路由器的模型选择日志会通过元数据泄露用户敏感话题隐私。研究基于 WildChat-1M 和 LMSYS-Chat-1M 的 170 万条真实请求，覆盖两个成本/质量路由器与一个领域路由器，并调查了 11 个系统的日志记录方式。论文称路由器在敏感话题上的路由差距为 13–42 个百分点（预注册结果），高于按实际准确率收益计算的最优路由（1–11，事后分析）。 论文测试的缓解方法中，按类别长度匹配并配以准确标签的对等策略称可在真实流量上消除该差距，在 RouterBench 上最多损失 0.2 个准确率点；而按对话粘性、按用户预算分档和合并对等三种方法均告失败，后者因各类别偏移的方向或幅度不同。 另一种事后精确按用户速率的方法称只能隐藏偶数前缀的强计数，且会放弃大部分自评估路由价值；它保留奇数位置决策，论文称事后日志攻击在 20 次 RouteLLM 请求后可达 AUC 0.73（探索性结果）。

AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。