摘要
GUI 代理依赖截图推断意图，但常包含敏感隐私信息。现有静态检测器无法适应动态上下文，而云端推理存在上传原始截图的风险。本文提出 MaskClaw，一种端侧隐私仲裁器，能在数据离开可信环境前，结合本地视觉证据与策略记忆决定屏蔽策略。其核心创新在于通过五个场景将用户修正行为转化为可复用的隐私技能，实现技能的自我进化。实验表明，该方法在保护隐私的同时避免了过度屏蔽或泄露。
AI 推荐理由
论文核心提出行为驱动的技能进化机制，将用户反馈转化为可复用的隐私技能。
研究机构
Beijing University of Posts and Telecommunications
论文信息