論文の概要: Last One Standing: A Comparative Analysis of Security and Privacy of Soft Prompt Tuning, LoRA, and In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11397v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 17:03:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 14:59:33.395265
• Title: Last One Standing: A Comparative Analysis of Security and Privacy of Soft Prompt Tuning, LoRA, and In-Context Learning
• Title（参考訳）: ラストワンスタンド: ソフトプロンプトチューニング, LoRA, コンテキスト内学習のセキュリティとプライバシの比較分析
• Authors: Rui Wen, Tianhao Wang, Michael Backes, Yang Zhang, Ahmed Salem
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は自然言語処理のための強力なツールであり、新しいアプリケーションやユーザエクスペリエンスを可能にする。 LLMは、プライバシとセキュリティ上の問題を引き起こすプライベートデータへの適応を必要とすることが多い。 LLMをプライベートデータに適用するためのいくつかの手法が提案されているが、それらの比較プライバシーとセキュリティ特性は体系的に研究されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.454403998164203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are powerful tools for natural language processing, enabling novel applications and user experiences. However, to achieve optimal performance, LLMs often require adaptation with private data, which poses privacy and security challenges. Several techniques have been proposed to adapt LLMs with private data, such as Low-Rank Adaptation (LoRA), Soft Prompt Tuning (SPT), and In-Context Learning (ICL), but their comparative privacy and security properties have not been systematically investigated. In this work, we fill this gap by evaluating the robustness of LoRA, SPT, and ICL against three types of well-established attacks: membership inference, which exposes data leakage (privacy); backdoor, which injects malicious behavior (security); and model stealing, which can violate intellectual property (privacy and security). Our results show that there is no silver bullet for privacy and security in LLM adaptation and each technique has different strengths and weaknesses.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は自然言語処理のための強力なツールであり、新しいアプリケーションやユーザエクスペリエンスを可能にする。 しかし、最適なパフォーマンスを得るためには、LLMはプライベートデータへの適応を必要とすることが多く、プライバシとセキュリティ上の問題を引き起こす。 Low-Rank Adaptation (LoRA)、Soft Prompt Tuning (SPT)、In-Context Learning (ICL)など、LLMをプライベートデータに適応させる技術が提案されているが、それらのプライバシーとセキュリティ特性は体系的に研究されていない。 本研究では,データ漏洩(プライバシー)を暴露するメンバシップ推論,悪意のある行動(セキュリティ)を注入するバックドア,知的財産(プライバシーとセキュリティ)を侵害するモデル盗みの3種類の攻撃に対して,lora,spt,iclのロバスト性を評価することにより,このギャップを埋める。 その結果,llm適応ではプライバシとセキュリティに銀の弾丸はなく,それぞれに長所と短所があることがわかった。

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