隐私制品连接器 (PACT)：用于合规AI代理的企业制品嵌入
密码学与安全
2025-07-30 v1 人工智能
摘要
企业环境包含异构且快速增长的内部制品集合，涉及代码、数据以及多种工具。对于评估隐私风险和确保监管合规而言，关键信息往往分布在这些多样化资源中，每种资源都有其专门的发现和提取技术。因此，大规模隐私合规需要系统能够辨识多样化制品在统一共享宇宙中的相互关联性。我们提出了隐私制品连接器（PACT），一个驱动嵌入的图谱，将数百万个制品跨越多种制品类型进行链接，涵盖来自多个团队和项目的制品。基于最先进的DRAGON嵌入模型，PACT使用对比学习目标配合轻微微调，将制品通过其文本组件（如原始元数据、所有权细节及合规背景）进行链接。实验结果表明，PACT的微调模型在检索@1从18%提升至53%，查询匹配率从9.6%提升至69.7%，在标准推荐系统中候选选择的命中率@1从25.7%提升至44.9%。
引用
@article{arxiv.2507.21142,
title = {Privacy Artifact ConnecTor (PACT): Embedding Enterprise Artifacts for Compliance AI Agents},
author = {Chenhao Fang and Yanqing Peng and Rajeev Rao and Matt Sarmiento and Wendy Summer and Arya Pudota and Alex Goncalves and Jordi Mola and Hervé Robert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.21142},
year = {2025}
}