LATIDIA · Ciberseguridad

Veil-Then-Reveal: Protección de la privacidad de la PII a través de la pseudoanonimización reversible en el usuario de confianza cero: interacción LLM

arXiv: 2610.22800v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: los modelos de lenguaje grandes (LLM) procesan cada vez más documentos confidenciales e información personal, pero envían mensajes que contienen información de identificación personal (PII) a

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arXiv:2610.22800v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) increasingly process sensitive documents and personal information, yet sending prompts containing personally identifiable information (PII) to remote providers exposes data subjects and organizations to risks from logging, retention, model training, and unintended disclosure. Existing anonymization methods often mask or remove PII, while conventional encryption eliminates the lexical and structural cues needed for effective LLM processing. We present Veil-then-Reveal (VtR), a user-side PII pseudo-anonymization framework for privacy-preserving LLM interaction under a zero-trust threat model. VtR treats remote LLM providers as untrusted and sends only pseudo-anonymized prompts, keeping plaintext PII on the user. VtR first detects PII and replaces it with realistic, same-type,