论文实测智能体拼合多文档后仍会以非 negligible 比例泄露敏感结论。
资讯摘要
论文提出“马赛克效应”：LLM智能体可从多份可访问文档中检索信息，拼合出敏感结论并泄露。作者用30个网络安全、医疗和军事合成案例，在受控模拟中由三个LLM智能体生成10,800个最终答案，并在两个开源框架的实时智能体中收集1,440个答案。表现最好的GPT-5.6-Sol在模拟中仍有7.08%的回答泄露禁止的拼合结论，实时框架中更差；加入可见密级标头和聚合规则后，模拟答案中仍有32.37%出现不安全披露。作者指出，拒绝率上升也不等于保密，因为拒绝本身可能暴露被禁止的结论。
要点速读
- 论文用30个合成案例测试智能体拼合多文档信息后泄露敏感结论的“马赛克效应”，模拟中收集10,800个答案，实时框架中收集1,440个答案。
- 表现最好的GPT-5.6-Sol在模拟中有7.08%的回答泄露禁止的拼合结论（95% CI: 3.75-10.67%），实时框架中泄露率更高。
- 加入密级标头和显式聚合规则后，模拟答案中仍有32.37%出现不安全披露（95% CI: 28.33-36.19%）；作者称拒绝也可能间接暴露结论。
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采集于 2026/10/24 08:00:37（北京时间）。