面向移动 GUI 代理的匿名化增强隐私保护：可用却不可见
密码学与安全
2026-04-28 v3 人工智能
摘要
移动图形用户界面 (GUI) 代理已通过利用多模态大语言模型 (MLLM) 和系统级控制接口，展现出在自动化处理复杂智能手机任务方面的强大能力。然而，这一范式引入了显著的隐私风险，因为代理通常捕获和处理整个屏幕内容，从而暴露敏感的个人数据，如电话号码、地址、消息和财务信息。现有防御方法要么减少 UI 暴露，要么仅对与任务无关的内容进行混淆，要么依赖用户授权，但没有方法能够在保持无缝代理可用性的同时保护任务关键的敏感信息。我们提出一种基于匿名化的隐私保护框架，实施“可用却不可见”原则以保护敏感数据：敏感信息在任务执行时保持可用，但永远不会直接暴露给基于云的代理。我们的系统使用受 PII 驱动的识别模型检测敏感 UI 内容，并用确定性、类型保持的占位符（例如 PHONE_NUMBER#a1b2c）替换其内容，这些占位符保留语义类别，同时移除识别细节。由 PII 检测器、UI 转换器、安全交互代理和隐私门卫组成的分层架构，确保跨用户指令、XML 层次结构和屏幕截图的一致匿名化，中介所有来自代理的匿名化接口操作，并支持在必要时进行受限范围的本地计算。对 AndroidLab 和 PrivScreen 基准进行的广泛实验表明，我们的框架在多种模型下显著降低了隐私泄露，而仅造成适度的实用性降低，实现了现有方法中最佳的隐私-实用性权衡。代码已公开：https://github.com/one-step-beh1nd/gui_privacy_protection
引用
@article{arxiv.2602.10139,
title = {Anonymization-Enhanced Privacy Protection for Mobile GUI Agents: Available but Invisible},
author = {Lepeng Zhao and Zhenhua Zou and Shuo Li and Zhuotao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.10139},
year = {2026}
}
备注
15 pages, 4 figures