論文の概要: GAMA: A General Anonymizing Multi-Agent System for Privacy Preservation Enhanced by Domain Rules and Disproof Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10018v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 07:22:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 16:03:08.002013
• Title: GAMA: A General Anonymizing Multi-Agent System for Privacy Preservation Enhanced by Domain Rules and Disproof Method
• Title（参考訳）: GAMA:ドメインルールと耐障害性によって強化されたプライバシ保護のための汎用マルチエージェントシステム
• Authors: Hailong Yang, Renhuo Zhao, Guanjin Wang, Zhaohong Deng,
• Abstract要約: GAMA(General Anonymizing Multi-Agent System) GAMAはエージェントのワークスペースをプライベートスペースとパブリックスペースに分割する。 プライベートスペースでは、エージェントが機密データを処理し、パブリックスペースでは匿名化されたデータのみを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.491054279033968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapid advancement of Large Language Model (LLM), LLM-based agents exhibit exceptional abilities in understanding and generating natural language, facilitating human-like collaboration and information transmission in LLM-based Multi-Agent System (MAS). High-performance LLMs are often hosted on remote servers in public spaces. When tasks involve privacy data, MAS cannot securely utilize these LLMs without implementing privacy-preserving mechanisms. To address this challenge, we propose a General Anonymizing Multi-Agent system (GAMA), which divides the agents' workspace into private and public spaces and protects privacy through the anonymizing mechanism. In the private space, agents handle sensitive data, while in the public space, only anonymized data is utilized. GAMA incorporates two key modules to mitigate semantic loss caused by anonymization: Domain-Rule-based Knowledge Enhancement (DRKE) and Disproof-based Logic Enhancement (DLE). We evaluate GAMA on two public question-answering datasets: Trivia Creative Writing and Logic Grid Puzzle. The results demonstrate that GAMA has superior performance compared to the state-of-the-art models. To further assess its privacy-preserving capabilities, we designed two new datasets: Knowledge Privacy Preservation and Logic Privacy Preservation. The final results highlight GAMA's exceptional effectiveness in both task processing and privacy preservation.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)の急速な進歩により、LLMベースのエージェントは自然言語の理解と生成に優れた能力を示し、LLMベースのマルチエージェントシステム(Multi-Agent System、MAS)における人間のようなコラボレーションや情報伝達を促進する。 高性能LLMは公共空間内のリモートサーバにホストされることが多い。 タスクがプライバシデータを含む場合、MASはプライバシ保存機構を実装せずにこれらのLCMを安全に利用することはできない。 この課題に対処するために、エージェントのワークスペースをプライベートとパブリックに分割し、匿名化機構を通じてプライバシを保護するGAMA(General Anonymizing Multi-Agent System)を提案する。 プライベートスペースでは、エージェントが機密データを処理し、パブリックスペースでは匿名化されたデータのみを使用する。 GAMAには、匿名化によるセマンティック損失を軽減するために、Domain-Rule-based Knowledge Enhancement (DRKE) と Disproof-based Logic Enhancement (DLE) という2つの重要なモジュールが組み込まれている。 GAMAをTrivia Creative WritingとLogic Grid Puzzleの2つの公開質問応答データセットで評価する。 その結果,GAMAは最先端モデルに比べて優れた性能を示した。 プライバシ保護機能をさらに評価するため、知識プライバシ保護と論理プライバシ保護という2つの新しいデータセットを設計しました。 最終結果は,GAMAのタスク処理とプライバシ保護の両面での異常な効果を浮き彫りにした。

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