AfterDeleteBench: Auditing Post-Deletion Information Persistence in LLM Agents
AfterDeleteBench：审计 LLM Agent 删除后信息持久化
🧭 LLM Agent 记忆删除审计
The Ohio State University
用对照实验量化 LLM Agent 删除记忆后仍可从派生状态恢复秘密的比例
📌 工作参考价值（4 点）
- 删除审计必须覆盖派生状态：用户删除原始对话或记忆后，摘要、向量库、RAG 索引、日志等仍可能泄露；上线“被遗忘权”前应建立“暴露后删除 vs 从未暴露”对照行为回归测试，不应只看存储层记录是否消失。
- 用来源感知闭包做级联清除：维护每条记忆的 provenance，删除源记录时同步移除或重生成其派生摘要和嵌入，能显著降低删除后的可恢复性；仅做精确字面写过滤无法擦除已经扩散的信息。
- 评测接口本身会影响恢复率：自动化合规审计或红队测试需统一输出格式与解析器，避免目标内容实际存在但因格式不符被误判为未泄露，影响安全指标可信度。
- 对 Agent 记忆系统引入行为级隐私视角：即使模型权重固定、无逐字留存，分离存储的敏感组件在公开组合规则下也可被模型重建；设计记忆存储时不要保留可组合的敏感片段。