PrivLLM 协变混淆：隐私保护的 LLM 推理高效实现
出处：
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用户接入云上大模型（LLM）时，通常面临端-云数据交互如提示词上传等隐私泄露风险。常规脱敏和加密手段难以同时保障数据安全隐私和推理高效准确，陷入“安全”与“智能”不可兼得的困局。
为此，字节跳动安全研究团队提出了一种轻量、高效的大模型隐私保护新范式——协变混淆：在系统开销、用户体验等与明文推理基本相当的情况下，实现了用户数据端到端隐私保护；尤其在需要同时兼顾安全性、成本与能效等多方诉求的场景下，PrivLLM 成功突破了现有密码学、TEE 等技术机制的应用瓶颈。
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技术
lddgo
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2026-03-30
