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PROMPT 框架下线上宣传检测隐私风险与缓解措施的系统综述

密码学与安全 2026-04-21 v1 社会与信息网络

摘要

在线宣传检测管道在数据收集、特征提取和模型推理等多个阶段暴露可衡量的隐私风险。我们对 162 项同行评审研究进行结构化分析,并通过 PROMPT(Propaganda Risk Online Mitigation and Privacy-preserving Tactics)框架形式化问题。PROMPT 通过映射 M:RSM: R\to S 将风险 RR 与缓解策略 SS 关联,由无约束函数 αPrivacyGain(sj)βPerfLoss(sj)γCost(sj)\alpha\cdot \mathrm{PrivacyGain}(s_j) - \beta\cdot \mathrm{PerfLoss}(s_j) - \gamma\cdot \mathrm{Cost}(s_j) 引导,其中 (α,β,γ)(\alpha,\beta,\gamma) 可调节,使利益相关方能够在隐私、准确性和部署成本之间进行权衡。为评估实际采纳情况,我们引入合规性评分,以量化现有方法与 GDPR、CCPA 等要求的一致性。我们的评估显示,许多广泛使用的管道仍不合规,尤其在元数据处理和用户级聚合方面。我们进一步对基于 Transformer 的编码器和解码器进行经验性微调实验,使用合成扰动,演示了隐私-效用权衡呈单调关系:当 q=0.05q = 0.05 时,性能下降 1-2 个 F1_1,而当 q=0.20q = 0.20 时,下降达到 13-14%。这些结果为宣传检测中的隐私成本提供了量化基准。我们的贡献包括形式化的风险-防御映射、合规导向的审计指标,以及隐私-性能权衡的实证证据,为构建符合监管要求且注重隐私的检测系统提供了技术基础。

关键词

引用

@article{arxiv.2604.17788,
  title  = {SoK: Analysis of Privacy Risks and Mitigation in Online Propaganda Detection through the PROMPT Framework},
  author = {Dhiman Goswami and Al Nahian Bin Emran and Md Hasan Ullah Sadi and Sanchari Das},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2604.17788},
  year   = {2026}
}