論文の概要: Privacy in Large Language Models: Attacks, Defenses and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10383v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 11:58:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:39.752325
• Title: Privacy in Large Language Models: Attacks, Defenses and Future Directions
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるプライバシ:攻撃、防御、今後の方向性
• Authors: Haoran Li, Yulin Chen, Jinglong Luo, Jiecong Wang, Hao Peng, Yan Kang, Xiaojin Zhang, Qi Hu, Chunkit Chan, Zenglin Xu, Bryan Hooi, Yangqiu Song,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を対象とした現在のプライバシ攻撃を分析し、敵の想定能力に応じて分類する。 本稿では、これらのプライバシー攻撃に対抗するために開発された防衛戦略について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.73301039987128
• License:
• Abstract: The advancement of large language models (LLMs) has significantly enhanced the ability to effectively tackle various downstream NLP tasks and unify these tasks into generative pipelines. On the one hand, powerful language models, trained on massive textual data, have brought unparalleled accessibility and usability for both models and users. On the other hand, unrestricted access to these models can also introduce potential malicious and unintentional privacy risks. Despite ongoing efforts to address the safety and privacy concerns associated with LLMs, the problem remains unresolved. In this paper, we provide a comprehensive analysis of the current privacy attacks targeting LLMs and categorize them according to the adversary's assumed capabilities to shed light on the potential vulnerabilities present in LLMs. Then, we present a detailed overview of prominent defense strategies that have been developed to counter these privacy attacks. Beyond existing works, we identify upcoming privacy concerns as LLMs evolve. Lastly, we point out several potential avenues for future exploration.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩により、様々な下流のNLPタスクに効果的に取り組み、これらのタスクを生成パイプラインに統合する能力が大幅に向上した。 一方、大量のテキストデータに基づいてトレーニングされた強力な言語モデルは、モデルとユーザの両方に対して、例外なくアクセシビリティとユーザビリティをもたらしました。 一方で、これらのモデルに制限のないアクセスは、潜在的に悪意があり意図しないプライバシーリスクをもたらす可能性がある。 LLMに関連する安全とプライバシーの懸念に対処する努力を続けているが、問題は未解決のままである。 本稿では,LLMをターゲットとする現在のプライバシ攻撃を包括的に分析し,LLMの潜在的な脆弱性を隠蔽する敵の想定能力に応じて分類する。 次に、これらのプライバシー攻撃に対抗するために開発された防衛戦略の詳細な概要を示す。 既存の作業に加えて、LCMが進化するにつれて、今後のプライバシー上の懸念も認識します。 最後に、今後の探査へのいくつかの道のりを指摘した。

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