# Minim: Privacy-Aware Minimal View for Agents via Trusted Local Sanitization
> Ficha editorial pública de Research IA. Estado: Lectura primaria completa. La interpretación editorial no sustituye la fuente primaria.

- Página canónica: https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/papers/minim-privacy-aware-minimal-view-for-agents-via-trusted-local-sanitizati
- Fuente primaria: https://arxiv.org/abs/2606.13949
- Versión leída: v1
- Fuente comprobada: 2026-08-19 · lectura primaria completa; extracción editorial automatizada, revisión humana pendiente
- Autores: Hexuan Yu, Chaoyu Zhang, Heng Jin, Shanghao Shi, Ning Zhang, Y. Thomas Hou, Wenjing Lou
- Fecha del corte: 11 JUNIO 2026; ACEPTADO EN ICML 2026.
- Área: AGENTES · SEGURIDAD · MULTIMODAL
- Recurso MCP exacto: research://paper/minim-privacy-aware-minimal-view-for-agents-via-trusted-local-sanitizati

## Estado de uso de imagen

- Estado: NO REPRODUCIDA
- Decisión editorial: La ficha no incrusta una figura primaria porque su licencia o permiso específico no consta en el registro editorial. La fuente permanece enlazada para comprobarla.
- [Comprobar fuente primaria](https://arxiv.org/abs/2606.13949)

## Tesis y contexto

MINIM actúa como broker local que filtra el estado de la interfaz antes de enviarlo a un agente remoto. Puntúa cada elemento UI por sensibilidad y necesidad para la tarea, manteniendo, abstrayendo o eliminando información. Reduce fugas de datos irrelevantes sin destruir el contexto operativo necesario.

- Problema: Los agentes de ordenador suelen enviar demasiado contexto visual/UI a servidores externos, incluyendo códigos, notificaciones privadas o datos de fondo.
- Por qué importa: Si los agentes van a operar PCs reales, privacidad contextual y minimización local serán requisitos de producto, no extras.

## Evidencia reportada

- **reported-result**: Higher TCNP indicates better retention of task-relevant context. [localizador](https://arxiv.org/html/2606.13949#S5)
- **reported-result**: For example, revealing a 2FA code during an unrelated browsing task increases TISL. [localizador](https://arxiv.org/html/2606.13949#S5)
- **reported-result**: Table 1 demonstrates that Minim achieves a highly efficient operating point: TCNP-I 0.9931, TCNP 0.9491, and TISL 0.101 (10.1% of Full Observation). [localizador](https://arxiv.org/html/2606.13949#S5)
- **reported-result**: Conversely, Necessity-Only achieves TCNP 0.9445 but incurs TISL 0.2032 by disclosing sensitive content whenever it is predicted to be useful. [localizador](https://arxiv.org/html/2606.13949#S5)

## Lectura y límite

- Método: La lectura de 4 Methodology describe la intervención y su construcción: We study pre-disclosure minimization for agent observations under CI. The core tension is that a remote agent needs some UI context to act reliably, but sending the full structured state (e.g., an accessibility tree) often reveals sensitive, task-irrelevant information. Our goal is to minimize sensitive disclosure while still transmitting the minimum necessary information required by the current task context. Figure 1 illustrates this process through a concrete example. A user shares a screenshot of their desktop with a remote agentic AI system to help reply to an email. The raw interface state includes both the…
- Límite: La lectura primaria permite comprobar método y resultados en el HTML, pero no convierte sus conclusiones en validación independiente. La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 5 Experiments.
- Confianza editorial: Media
- Limitación: El cierre de la fuente señala: Our threat model targets step-wise minimization against honest-but-curious remote inference. We do not address active adversaries (e.g., prompt injection) or cumulative privacy loss across long-horizon episodes. In addition, scaling to highly specialized enterprise interfaces or full desktop environments may require more efficient tree encoders and caching to handle larger structured observations under tight latency budgets.
- Limitación: La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 5 Experiments.

## Base de la confianza editorial

> Juicio editorial sobre la transferibilidad de esta lectura; no mide calidad académica ni efecto local.

| Criterio | Estado | Base observable |
|---|---|---|
| FUENTE PRIMARIA | DOCUMENTADO | Lectura primaria completa registrada sobre v1; comprobación: 2026-08-19 · lectura primaria completa; extracción editorial automatizada, revisión humana pendiente. |
| RÉPLICA LOCAL | PENDIENTE | No se ha registrado una réplica independiente en este sitio. El código o los datos enlazados, cuando existen, no cuentan como réplica. |
| LÍMITES | DOCUMENTADO | 3 límites declarados en la ficha. |
| APLICABILIDAD | ACOTADO | Hay una prueba de transferencia con entrada, métrica y parada; su resultado local todavía no se ha observado. |

- Regla editorial: Los criterios no se promedian automáticamente. Una fuente leída, un límite claro o un protocolo propuesto no equivalen a una réplica ni a un resultado local.

## Localizadores de evidencia
- [Fuente primaria · canonical](https://arxiv.org/abs/2606.13949): tipo abstract
- [HTML · lectura completa](https://arxiv.org/html/2606.13949): tipo abstract
- [Método · 4 Methodology](https://arxiv.org/html/2606.13949#S4): tipo section
- [Evaluación · 5 Experiments](https://arxiv.org/html/2606.13949#S5): tipo section
- [Cierre · 6 Discussion](https://arxiv.org/html/2606.13949#S6): tipo section

## Próxima prueba

- ¿La propuesta mejora agentes de escritorio frente a la línea base actual?
- Métrica: Comparar la métrica principal de la fuente junto con calidad, coste, latencia y tasa de errores.
- Regla de parada: Parar si no aparece una mejora reproducible o si aumenta el riesgo, la complejidad o el coste sin compensación.

## Recursos reproducibles
- [GitHub repository](https://github.com/yyyyhx/MINIM)
- [https://github.com/microsoft/presidio](https://github.com/microsoft/presidio)
- [https://webaim.org/projects/million/](https://webaim.org/projects/million/)
- [the following issues](https://github.com/arXiv/html_feedback/issues)

## Enlaces relacionados

- [VAKRA](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/vakra)
- [The Devil Is in the Interface](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/devil-interface)
- [SkillSentry](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/skillsentry)