Newest papers

Privacy in Context Is Being Overlooked in the Age of General-Purpose LLMs

Prakhar Ganesh, Yash More, Marco Romanelli, Ferdinando Fioretto, Golnoosh Farnadi · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.29925 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Russian

Поскольку пользователи все чаще взаимодействуют с единой системой общего назначения во многих различных контекстах, существует естественная тенденция преследовать единоразмерное решение для конфиденциальности. К сожалению, это игнорирует ключевое понимание из десятилетий исследований в области конфиденциальности: конфиденциальность по своей сути контекстна. В этой статье мы утверждаем, что существующая работа в области оперативной конфиденциальности движется к попыткам разработать единую рамку, которая очень вводит в заблуждение и может способствовать ложному ощущению безопасности. Кроме того, мы утверждаем, что даже будущая работа в этом направлении должна бороться с фундаментальными напряжениями по различным желаемым свойствам срочной конфиденциальности. Таким образом, такие продолжающиеся попытки в направлении единой рамки

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

As large language models (LLMs) continue to grow in scope and capability, privacy concerns are on the rise. Since users increasingly interact with a single general-purpose system across many distinct contexts, there is a natural tendency to pursue a one-size-fits-all solution to privacy. Unfortunately, this overlooks a crucial insight from decades of privacy research: privacy is inherently contextual. In this paper, we argue that existing work in prompt privacy is drifting towards attempts to design a unified framework, which is highly misleading and can foster a false sense of security. Furthermore, we argue that even future work in this direction needs to wrestle with fundamental tensions across various desirable properties of prompt privacy. Thus, such continued attempts towards a unified framework need to be reconsidered. We recommend three critical paths forward: application-specific deployment of LLMs, context-specific evaluation of privacy frameworks, and better privacy literacy.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Scope (computer science), Internet privacy, Context (archaeology), Information privacy, Software deployment, Privacy by Design

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange