論文の概要: Penny for Your Prompts: A Measurement Study of Contextual Leakage in AI Chat Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.37467v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 16:01:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.684322
• Title: Penny for Your Prompts: A Measurement Study of Contextual Leakage in AI Chat Platforms
• Title（参考訳）: Penny for your Prompts: AIチャットプラットフォームにおけるコンテキスト漏洩の測定的研究
• Abstract要約: 我々は,AIチャットボットにおけるコンテキストリークの系統的大規模測定を初めて行った。 42の汎用およびドメイン特化プラットフォーム(健康、法律、教育)のWebインターフェースを監査する。 そのうち21のプラットフォームが会話のタイトルをサードパーティのトラッカーにリークし、9つのユーザープロンプトがリークしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.555460969183498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI chatbot platforms have become one of the most popular web interfaces users interact with online, routinely receiving personal and intimate information shared under an expectation of privacy. Yet, on the web application side, these platforms have the ability to embed third-party analytics, advertising, and session replay scripts that operate silently alongside the chatbot, creating an underexamined channel for conversational data leakage towards third parties. We conduct the first systematic large-scale measurement study of contextual leakage in AI chatbots, auditing the web interfaces of 42 general-purpose and domain-specific (health, legal, and education) platforms. Beyond standard network interception, we instrument the browser at the JavaScript engine level to attribute each data flow to the exact user action that triggered it, and the DOM capture mechanism used to retrieve its content, a granularity invisible to network-layer analysis alone. We find that 21 of these platforms leak conversation titles to third-party trackers, while nine leak verbatim user prompts. Beyond content, we observe a substantial amount of chatbot platforms sending user emails to third-party trackers, enabling the association of conversational context with a user's identity. Our findings cast traditional web privacy issues under a new light, highlighting the privacy issues that are inherent in how users interact with modern AI chatbots.
• Abstract（参考訳）: AIチャットボットプラットフォームは、ユーザーがオンラインでやりとりする最も人気のあるWebインターフェースの1つとなり、プライバシーの期待の下で共有される個人的および親密な情報を日常的に受信している。 しかし、Webアプリケーション側では、これらのプラットフォームはサードパーティの分析、広告、セッションのリプレイスクリプトをチャットボットと一緒に静かに動作するように埋め込むことができ、サードパーティへの会話データ漏洩を未確認のチャネルを作成することができる。 我々は、AIチャットボットにおけるコンテキストリークに関する最初の大規模研究を行い、42の汎用およびドメイン固有(健康、法、教育)プラットフォームのWebインターフェースを監査した。 標準のネットワークインターセプション以外にも、ブラウザをJavaScriptエンジンレベルで実装して、各データフローをトリガーする正確なユーザアクションと、そのコンテンツを取得するために使用されるDOMキャプチャメカニズムに属性付けします。 そのうち21のプラットフォームが会話のタイトルをサードパーティのトラッカーにリークし、9つのユーザープロンプトがリークしている。 コンテンツ以外にも、ユーザメールをサードパーティのトラッカーに送信するチャットボットプラットフォームが多数存在し、会話コンテキストとユーザのアイデンティティを関連付けることができる。 私たちの発見は、従来のウェブのプライバシー問題に新たな光を当て、ユーザーが現代のAIチャットボットと対話する方法に固有のプライバシー問題を強調しました。

関連論文リスト

• Tracking Conversations: Measuring Content and Identity Exposure on AI Chatbots [10.690770768009777]
  通常のチャットでネットワークトラフィックをキャプチャして比較し、サポート対象はプライベートチャットです。 20のチャットボットのうち17つは、少なくとも1人のサードパーティと情報を共有している。 15のチャットボットが会話URLやチャット識別子を、サードパーティの広告、分析、ソーシャルエンドポイントと共有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-30T05:25:04Z)
• Towards Proactive Information Probing: Customer Service Chatbots Harvesting Value from Conversation [61.439336844163364]
  本稿では,Proactive Information Probingの新たなタスクを紹介し,定義する。 ProCHATIPは,プローブの微妙なタイミングをマスターするために訓練された,特殊な会話戦略モジュールを特徴とするフレームワークである。 私たちの仕事はチャットボットの商業的有用性を効果的に再定義し、能動的なビジネスインテリジェンスのためのスケーラブルで費用対効果の高いエンジンとして位置づけます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-13T06:57:29Z)
• When AI Meets the Web: Prompt Injection Risks in Third-Party AI Chatbot Plugins [17.279238456399693]
  我々は,1万以上の公開ウェブサイトが使用している17のサードパーティプラグインについて,初めて大規模な調査を行った。 これらのプラグインのうち8つは、ネットワークリクエストで送信された会話履歴の整合性を強制できない。 EコマースのWebサイトの13%はすでに、そのチャットボットをサードパーティのコンテンツに公開している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-08T02:02:24Z)
• Bots can Snoop: Uncovering and Mitigating Privacy Risks of Bots in Group Chats [2.835537619294564]
  SnoopGuardはセキュアなグループメッセージングプロトコルで、チャットボットに対するユーザのプライバシを保証する。 SnoopGuardは、$O(log n + m)$メッセージ送信の複雑さを、SoAプロトコルの$O(log n + m)$と比較して達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T06:37:41Z)
• ProxyGPT: Enabling User Anonymity in LLM Chatbots via (Un)Trustworthy Volunteer Proxies [12.552035175341894]
  大規模言語モデル(LLM)のためのプライバシ強化システムであるProxyGPTを提案する。 従来のプロキシシステムとは異なり、ProxyGPTは"ユーザ"層で動作し、アイデンティティが要求される環境でブラウザとのインタラクションをプロキシする。 我々は、TLSデータ証明のための最新のWeb証明プロトコルを用いて、定期的な整合性監査を行うことにより、悪意のあるプロキシを防止する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T18:08:04Z)
• WildChat: 1M ChatGPT Interaction Logs in the Wild [88.05964311416717]
  WildChatは100万件のユーザー・チャットGPT会話のコーパスで、250万回以上のインタラクション・ターンで構成されている。 タイムスタンプによるチャットの書き起こしに加えて、州、国、ハッシュIPアドレスを含む人口統計データでデータセットを豊かにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T17:00:02Z)
• User Privacy Harms and Risks in Conversational AI: A Proposed Framework [1.8416014644193066]
  本研究は、テキストベースのインタラクションにおいて、9つのプライバシ障害と9つのプライバシリスクを特定する。 目標は、開発者、政策立案者、研究者に会話AIの責任と安全な実装のためのツールを提供することだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T05:21:58Z)
• Put Chatbot into Its Interlocutor's Shoes: New Framework to Learn Chatbot Responding with Intention [55.77218465471519]
  本稿では,チャットボットに人間のような意図を持つための革新的なフレームワークを提案する。 我々のフレームワークには、ガイドロボットと人間の役割を担うインターロケータモデルが含まれていた。 本フレームワークを3つの実験的なセットアップを用いて検討し,4つの異なる指標を用いた誘導ロボットの評価を行い,柔軟性と性能の利点を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T15:24:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。