可逆化名处理外部LLM文档：开放双语基准与引擎

现有开源工具在外部数据上未达预设阈值，作者引擎报告更低泄漏率。

资讯摘要

论文提出面向发送至外部大模型文档的可逆化名处理开放基准与引擎，覆盖俄语和英式英语。基准比较五个现有开源工具与正则基线，排除各工具作者自有数据集，并在预注册的合成文档留出集上测试。作者报告：现有工具在外部数据集上均未达全部预设阈值，最佳工具在61%（俄语）和58%（英式英语）文档中仍暴露完整值；其引擎分别为0.3%和0.2%，但俄语姓名占位符恢复率仅94.6%，低于99%阈值。

要点速读

1. 基准覆盖五个现有开源工具与正则基线，语言为俄语和英式英语，评估数据全部为合成数据。
2. 在每语言1000份文档的留出集上，最佳现有工具在61%（俄语）和58%（英式英语）文档中仍暴露完整值。
3. 作者引擎在同一生成器文档上完整值暴露率为0.3%和0.2%，英式英语可恢复至少99%占位符，俄语姓名占位符恢复率为94.6%。

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采集于 2026/10/28 08:00:17（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。