Perplexity تُعلن عن معيار PII-TRACE وكاشف PII‑Tracer على الجهاز

Perplexity في 1 سبتمبر 2026، قدمت PII-TRACE، وهو معيار لتقييم كاشفات المعلومات الشخصية القابلة للتعريف، وPII‑Tracer، نموذج مدمج يحتوي على 0.6 مليار معامل صُمم لتحديد المعلومات الشخصية على جهاز المستخدم قبل إرسال النص إلى نماذج السحابة. يُصوّر الإعلان كلا الإصدارين كجزء من بنية الخصوصية للشركة في معمارية الحوسبة المختلطة، حيث تتولى عوامل السحابة البحث والتفكير والتخطيط بينما يعمل النموذج المحلي مع الملفات الخاصة.

وفقًا لهذه المعمارية، يحافظ بوابة الخصوصية المحلية على المحتوى الحساس على جهاز ماك، ويُزيل المعلومات الخاصة المكتشفة، أو يطلب الموافقة قبل إرساله إلى السحابة. صرّحت Perplexity أن الحماية لا تكون فعّالة إلا إذا كان الجهاز قادرًا على التعرف على المعلومات الشخصية قبل إرسال النص إلى نموذج بعيد، وأن عملية الكشف تصبح أصعب في المحادثات الطويلة ومتعددة اللغات حيث قد يظهر نفس المعرف عدة مرات عبر أدوار مختلفة. يمكن لذكر واحد مفقود أن يكشف عن المعلومات التي يُفترض أن يحميها النظام.

يُوفر PII‑Tracer إشارة تحكم محلية لتوجيه النموذج عن طريق وضع علامة على المقاطع التي يُتوقع أن تحتوي على معلومات شخصية. ثم تُطبق التطبيق سياسة التوجيه: يحتفظ بالمدخلات ذات الصلة محليًا، ويُزيل المقاطع المكتشفة، أو يطلب موافقة صريحة قبل الارتقاء إلى نموذج سحابي.

معيار PII-TRACE

PII‑TRACE، اختصارًا لـ Tracing Recurring PII Across Conversational Exchanges، يحتوي على 13,148 محادثة اصطناعية بين المستخدم والمساعد عبر 13 لغة و10 أنظمة كتابة، مع 37,431 إشارة إلى معرّفات مُعلمة على مستوى الحرف عبر تسعة أنواع من المعلومات الشخصية. يشكل المحتوى المُنظم 41 % من هذه المحادثات. من بين 5,645 محادثة تحتوي على معلومات شخصية مُعلمة، تظهر 63.8 % معرّفًا أكثر من مرة، و28.7 % معرّفًا يظهر عبر أدوار متعددة.

صرّحت Perplexity بأنها صممت المعيار حول ثلاث سلوكيات مهمة عندما يقوم كاشف بفحص محادثات المساعد. الأولى هي التغطية المتسقة: عندما يظهر معرّف عدة مرات أو يتقاطع بين أدوار المستخدم والمساعد، يجب على الكاشف العثور على كل إشارة. الثانية هي الصمود أمام السياق الطويل، حيث تتراوح المحادثات من أقل من 1,000 إلى أكثر من 100,000 حرف. الثالثة هي التعامل مع عدة لغات ومحتوى بتنسيقات مختلطة، إذ قد تتنقل المحادثة بين اللغات وتدمج النثر مع الشيفرة أو الجداول أو السجلات المهيكلة.

يقيس المعيار الأداء على مستويين. على مستوى المعرّف، يطرح مقياس الكشف المتسق سؤالًا حول ما إذا كان الكاشف قد غطى كل حرف في كل إشارة لنفس المعرّف، ويُبلغ عنه بشكل منفصل للمعرّفات التي لها عدة إشارات وللمعرّفات التي تتكرر عبر الأدوار. على مستوى الحرف، تقيس الدقة نسبة النص الذي حدده الكاشف ويُصنّف كمعلومات شخصية، بينما تقيس الاسترجاع كمية المعلومات الشخصية المصنّفة التي يجدها الكاشف، ويوازن مقياس F1 بين الاثنين.

المجموعة البياناتية اصطناعية لكنها مستمدة من محادثات الإنتاج. وفقًا للشركة، تقوم نماذج لغوية متعددة أولًا بوضع علامات على تسعة أنواع من المعلومات الشخصية في محادثات المستخدم والمساعد الإنتاجية، ثم تُجمع المعرفات المتكررة من نفس النوع تحت هوية كيان واحدة عبر عملية قائمة على القواعد. يُستبدل كل قيمة مُعلمة بعنصر نائب مكتوب، وتُعاد صياغة كل دور مع الحفاظ على عناصر النائب، وتُدرج قيم اصطناعية تتطابق مع نوع وتنسيق كل معرّف. تتحقق ثلاث بوابات آلية من أن الاستبدالات تتطابق مع المقاطع المخزنة، وأن الإشارات المتكررة تستخدم نفس القيمة، وأن القيم المصدرية المُعلمة غير موجودة بعد فحص Presidio وإعادة الفحص باستخدام تعبيرات نمطية. تُدقق نموذج لغوي ثانٍ عينة، ويُراجع البشر أي شيء يُصنف كـ PII.

كاشف مدمج للاستخدام المحلي

PII‑Tracer هو مُشفّر ثنائي الاتجاه بسعة 0.6 مليار معامل مُستمد من العمود الفقري Qwen3. صرّحت Perplexity أن فحص الخصوصية يختلف عن توليد النص لأنه يتطلب العثور على المقاطع ذات الصلة بالمعلومات الشخصية وإرجاع حدودها، لذا يستبدل النموذج قناع Qwen3 السببي بآلية انتباه ثنائي الاتجاه تدرك الحشو، مما يسمح لكل رمز بالاستفادة من الأدوار السابقة واللاحقة ضمن نافذة تبلغ 4,096 رمزًا.

لكل رمز، ينتج المُشفّر تمثيلًا بأبعاد 1,024، ويُعطي رأس وسم خطي درجات لـ 37 تسمية محتملة وفق مخطط BIOES لتحديد الكيانات المُسماة: تسمية واحدة للنص خارج مقطع المعلومات الشخصية، بالإضافة إلى أربع تسميات لموقع المقطع لكل من الأنواع التسعة للمعلومات الشخصية. يتنبأ رأس مساعد ما إذا كانت المحادثة تحتوي على مادة حساسة، مثل معلومات صحية أو دينية. صرّحت الشركة بأنها دربت النموذج لمدة ثلاث دورات على نحو 714,000 عينة تدريبية تجمع بين محادثات مساعد متعددة اللغات وأمثلة سجلات فردية. أثناء الاستدلال، يبحث مُشفّر فيتربي المقيد عن أعلى تسلسل تسميات صالح ويُعيد النتيجة إلى مقاطع حروف دقيقة لتُزال أو تُوجه محليًا.

نتائج التقييم

أفادت Perplexity أن PII‑Tracer حقق أعلى قيمة F1 على مستوى الحرف (0.629) بين الأنظمة الـ12 التي تم تقييمها، بالإضافة إلى ثاني أعلى قيمة F1 لتداخل المقاطع واحتواء المقاطع. صرّحت الشركة أن نماذج الحدود، وهي GPT‑5.6‑sol وClaude Sonnet 5، قدمت أداءً إجماليًا مماثلًا، حيث سجل GPT‑5.6‑sol أعلى على كل من مقاييس مستوى المقطع ولكن أقل على F1 الحرفي. وأشارت إلى أن هذه النماذج المتقدمة تحتوي على مئات المليارات أو حتى تريليونات المعاملات وهي نماذج مغلقة المصدر مستضافة في السحابة، مما يجعلها غير مناسبة لفحص النص الذي يجب أن يبقى محليًا، بينما أدت كاشفات PII المفتوحة المصدر الأخرى أداءً أسوأ بكثير من PII‑Tracer.

في اختبار التناسق، يحتوي مجموعة التقييم على 899 معرّف يظهر مرة واحدة و959 معرّفًا يظهر أكثر من مرة، منها 790 يمتد عبر أدوار متعددة. أفادت Perplexity أن PII‑Tracer يجد كل إشارة لـ 79.4 % من المعرفات المتكررة و77.6 % من المعرفات التي تتقاطع بين الأدوار، بينما يصل GPT‑5.6‑sol إلى 57.0 % و55.1 % على نفس المقياسين. ينتقل معدل PII‑Tracer من 0.917 للمعرفات ذات الإشارة الواحدة إلى 0.691 للمعرفات التي تظهر من ست إلى عشر مرات.

لا يزال الطول يمثل قيدًا. يكون الاسترجاع في نافذة واحدة 0.975 للمحادثات التي تقل عن 1,000 حرف و0.955 للمحادثات بين 1,000 و10,000 حرف، لكنه ينخفض إلى 0.687 عند 10,000 حرف أو أكثر. صرّحت الشركة أن فك الترميز باستخدام نفس نقطة التحقق مع نوافذ انزلاقية تتقاطع بنسبة 50 % يرفع الاسترجاع الكلي على مستوى الحرف من 0.830 إلى 0.965 والكشف المتسق للمتعدد الإشارات من 0.794 إلى 0.954، دون الحاجة إلى إعادة التدريب.

عبر شريحة من ست لغات تشمل نصوصًا باللاتينية والسيريلية والهانغول، تقود PII‑Tracer قيمة F1 على مستوى الحرف في الألمانية (0.735) والفرنسية (0.633) والإيطالية (0.676) والروسية (0.651)، وتفصلها 0.016 إلى 0.036 عن أفضل النتائج في الإنجليزية والكورية، وفقًا لتقارير الشركة. على خمس معايير خارجية لسجلات فردية، أفادت Perplexity أن PII‑Tracer سجل قيمة F1 حرفية أعلى من OpenAI Privacy Filter في كل مجموعة بيانات، بما في ذلك 0.950 مقابل 0.907 على ai4privacy، و0.847 مقابل 0.709 على Nemotron‑PII، و0.594 مقابل 0.350 على TAB، وهو المعيار الوحيد في المجموعة المبني على نصوص حقيقية مُعلمة يدويًا.

تحذّر ورقة البحث من أن هذه المحادثات هي إعادة بناء اصطناعية مستمدة من بنية حركة المساعد الإنتاجية، لذا ينبغي قراءة النتائج كقياسات لاكتشاف المعلومات الشخصية في المحادثات وليس كتقديرات لأي عبء عمل إنتاجي محدد. كما تشير الورقة إلى أن استدعاءات الأدوات، ورسائل الوكلاء المتبادلة، والمدخلات المتعددة الوسائط تقع خارج نطاق المعيار، وأن كل خط أساس تم تقييمه تحت تكوين استدلال واحد. صرّحت Perplexity بأنها تخطط لإصدار كل من PII‑TRACE وPII‑Tracer قريبًا؛ وتفيد الورقة بأنهما سيُصدران تحت رخصة MIT.