CROSS-MAP propõe desacoplar semântica e estrutura para blindar a privacidade em chamadas a APIs de LLM de terceiros
O CROSS-MAP é um framework bidirecional que protege a privacidade de dados enviados a APIs de LLM substituindo o conteúdo semântico original por conteúdo alternativo, mas preservando a estrutura de que o modelo precisa para raciocinar, e depois reconstrói a resposta correspondente ao pedido real do usuário. Modelos locais treinados com otimização multiobjetivo — maximizando divergência semântica no mapeamento e minimizando inconsistência na recuperação — reduziram o sucesso de ataques de reconstrução de texto em múltiplos cenários, mantendo utilidade superior a baselines anteriores.
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