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论文对比四种LLM数据脱敏方案性能
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AI 综述
2026年11月6日，arXiv发布的一项评测研究对比了大语言模型个人数据脱敏的不同方案。评测结果显示，纯正则表达式（regex）脱敏的中位延迟仅为0.20 ms，但仅能识别88.9%的个人身份信息（PII）。相比之下，Microsoft Presidio、混合方案以及直接调用spaCy的快速混合方案均能达到100%的PII识别率，其中位延迟分别为37.59 ms、30.23 ms与13.48 ms。对比大语言模型本身9,120 ms的调用耗时，研究推荐以中位延迟仅13.48 ms的快速混合方案作为默认选择。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月6日 13:00
评测推荐将中位延迟13.48毫秒、PII识别率达100%的快速混合方案作为默认选择。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv 人工智能个人数据脱敏：Regex、Presidio 与混合方案的速度与准确率对比
评测显示大语言模型纯 regex 个人数据脱敏中位延迟仅 0.20 ms 但只能识别 88.9% 的 PII。Microsoft Presidio、混合方案及直接调用 spaCy 的快速混合方案均能 100% 识别 PII，中位延迟分别为 37.59 ms、30.23 ms 与 13.48 ms。对比 9,120 ms 的 LLM 调用耗时，研究推荐以快速混合方案作为默认选择。
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当前热度 9·可比范围峰值 10（11月6日 14:00）·近 24 小时可比范围变化–
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