谈判智能体的隐私防护

Barkha Rani · hf · 2026-07-21

这篇论文关注的是谈判智能体中的一种更隐蔽的隐私问题：即使约束值本身没有明文泄露，对手也可能从让步轨迹、时间节奏和收敛模式里反推出私人约束。

作者把这个问题形式化为行为隐私泄漏，并提出一种自适应随机化谈判策略，目标是在保持高效用的同时，提供 $(\varepsilon, \delta)$-差分隐私、并在对手 reservation value 允许时几乎必然收敛。实验在 3,000 组合成双边谈判上显示，这种机制可将对手推断准确率降低 43%–50%，同时谈判成功率和效用都维持在 90% 以上。