論文の概要: PromptPrint: Behavioral Biometrics Through Natural Language Prompting in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06755v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 22:34:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.470476
• Title: PromptPrint: Behavioral Biometrics Through Natural Language Prompting in LLMs
• Title（参考訳）: PromptPrint: LLMにおける自然言語プロンプトによる行動バイオメトリックス
• Authors: Shaiv Patel, Kartik Narayan, Vishal Patel,
• Abstract要約: 著者帰属研究は伝統的に長文、表現力のあるテキストに焦点を合わせてきた。 本稿では,ユーザの習慣的語彙,構文,談話パターンが学習可能な行動バイオメトリックを形成するという仮説であるPromptPrintを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.400967062338203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Authorship attribution research has traditionally focused on long-form, expressive texts; however, interactions with large language models (LLMs) are typically brief and task-driven prompts. This raises a fundamental question: do such prompts contain a stable, author-identifiable, and distinctive signal? We introduce PromptPrint, a systematic study of prompt-based identity, the hypothesis that a user's habitual vocabulary, syntax, and discourse patterns form a learnable behavioral biometric. Using 20,680 real prompts from 1,034 users, we establish three key findings. First, lexical representations significantly outperform semantic encoders, supporting the "lexical stability hypothesis": identity is primarily encoded in surface-level word choice rather than abstract intent. Second, stylometric features exhibit a "uniqueness-consistency paradox": users are highly distinctive across the population, yet behaviorally inconsistent across contexts. Third, adversarial analysis reveals a clear vulnerability spectrum: identity signals are robust to minor lexical perturbations but degrade substantially under semantic paraphrasing. Overall, our results demonstrate strong identification performance at scale, establishing prompt-based identity as a viable behavioral biometric. This work introduces a new perspective on user modeling in LLM interactions, with important implications for security and privacy. Data and code will be released upon the acceptance of our work.
• Abstract（参考訳）: 著者帰属研究は伝統的に長文で表現力のあるテキストに焦点を合わせてきたが、大きな言語モデル(LLM)との相互作用は通常、簡潔でタスク駆動のプロンプトである。 このようなプロンプトには、安定で、著者が特定可能な、独特な信号が含まれていますか? 本稿では,プロンプトプリント(PromptPrint)を提案する。プロンプトプリント(PromptPrint)は,ユーザの習慣的語彙,構文,談話パターンが学習可能な行動バイオメトリックを形成するという仮説である。 1,034名のユーザから20,680名の真のプロンプトを用いて,3つの重要な結果が得られた。 まず、語彙表現は意味論的エンコーダを著しく上回り、「語彙的安定性仮説」を支持する。 第二に、スタイリスティックな特徴は「一意-一貫性のパラドックス」を示しており、利用者は人口間で非常に独特であるが、状況によっては行動的に矛盾している。 識別信号は小さな語彙の摂動に対して頑健であるが、意味的言い換えでは著しく劣化する。 全体として,本研究の結果は,行動バイオメトリックとして即時識別が確立されるなど,大規模に強力な識別性能を示すものである。 この研究は、LLMインタラクションにおけるユーザーモデリングに関する新しい視点を導入し、セキュリティとプライバシに重要な意味を持つ。 作業が受理されれば、データとコードはリリースされます。

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