Sensitive-Topic Leakage Through LLM Routing Metadata: Measurement and Mitigation

arXiv cs.CR · 8 oct, 06:00

Un estudio académico mide cómo los metadatos de enrutamiento en sistemas de LLM (qué modelo se elige para cada solicitud) pueden revelar información sensible del usuario, incluso cuando el registro de contenido está desactivado. Los investigadores analizan 1,7 millones de solicitudes reales y demuestran que ciertos temas—como medicina, acoso y autolesiones—dejan patrones estadísticos detectables en las decisiones de enrutamiento, lo que permite inferir tópicos privados mediante análisis de metadatos.