論文の概要: Selective Differential Privacy for Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12944v1
• Date: Mon, 30 Aug 2021 01:11:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-31 14:33:35.382628
• Title: Selective Differential Privacy for Language Modeling
• Title（参考訳）: 言語モデリングのための選択的微分プライバシー
• Authors: Weiyan Shi, Aiqi Cui, Evan Li, Ruoxi Jia, Zhou Yu
• Abstract要約: これまでの研究は、RNNベースの言語モデルを異なるプライバシ保証でトレーニングすることで、この問題に対処しようとしてきた。 我々は、データの機密部分に対して厳密なプライバシー保証を提供するために、新しいプライバシー概念、選択的差分プライバシーを提案する。 言語モデリングとダイアログシステム構築の実験は、提案したプライバシー保護機構がより良いユーティリティを実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.64464956102432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing adoption of language models in applications involving sensitive data, it has become crucial to protect these models from leaking private information. Previous work has attempted to tackle this challenge by training RNN-based language models with differential privacy guarantees. However, applying classical differential privacy to language models leads to poor model performance as the underlying privacy notion is over-pessimistic and provides undifferentiated protection for all tokens of the data. Given that the private information in natural language is sparse (for example, the bulk of an email might not carry personally identifiable information), we propose a new privacy notion, selective differential privacy, to provide rigorous privacy guarantees on the sensitive portion of the data to improve model utility. To realize such a new notion, we develop a corresponding privacy mechanism, Selective-DPSGD, for RNN-based language models. Besides language modeling, we also apply the method to a more concrete application -- dialog systems. Experiments on both language modeling and dialog system building show that the proposed privacy-preserving mechanism achieves better utilities while remaining safe under various privacy attacks compared to the baselines. The data, code and models are available at https://github.com/wyshi/lm_privacy.
• Abstract（参考訳）: 機密データを含むアプリケーションにおける言語モデルの採用の増加に伴い、これらのモデルがプライベート情報を漏洩することを防ぐことが重要になっている。 これまでの研究は、RNNベースの言語モデルを差分プライバシー保証でトレーニングすることで、この問題に対処しようとしてきた。 しかし、言語モデルに古典的な微分プライバシーを適用すると、基礎となるプライバシー概念は悲観的であり、データのすべてのトークンに対する非微分保護を提供するため、モデルパフォーマンスが低下する。 自然言語のプライベート情報が不足していること(例えば、電子メールの大部分が個人識別可能な情報を持っていないこと)を踏まえ、我々は、モデルユーティリティを改善するために、データの機密部分に対する厳密なプライバシー保証を提供するために、新しいプライバシー概念、選択的差分プライバシーを提案する。 このような新しい概念を実現するために、RNNベースの言語モデルに対して、対応するプライバシメカニズムであるSelective-DPSGDを開発する。 言語モデリング以外にも、より具体的なアプリケーション -- ダイアログシステムにもこのメソッドを適用します。 言語モデリングとダイアログシステム構築の両方の実験により、提案するプライバシ保存メカニズムが、さまざまなプライバシ攻撃に対して安全でありながら、より良いユーティリティを実現することが示された。 データ、コード、モデルはhttps://github.com/wyshi/lm_privacyで入手できる。

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