MemPrivacyの紹介：ローカル可逆仮名化を使用してユーザーデータを保護し、メモリユーティリティを損なわないエッジクラウドフレームワーク
MemPrivacyは、MemTensor、HONOR Device、同济大学が開発したフレームワークで、LLM駆動エージェントにおいて、クラウド転送前にデバイス上で機密データを型付きプレースホルダーに置き換えることで、ユーザープライバシーを保護しつつメモリユーティリティを維持します。4段階のプライバシー分類（PL1-PL4）と設定可能なマスキングしきい値を導入。最良モデルはMemPrivacy-Benchで85.97%のF1スコアを達成し、メモリユーティリティの損失は1.6%以内に抑えられます（不可逆マスキングでは最大41.87%）。
MemPrivacyの紹介：ローカル可逆仮名化を使用してユーザーデータを保護し、メモリユーティリティを損なわないエッジクラウドフレームワーク
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