論文の概要: Unmasking Transformers: A Theoretical Approach to Data Recovery via Attention Weights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12462v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 04:41:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 16:56:12.609284
• Title: Unmasking Transformers: A Theoretical Approach to Data Recovery via Attention Weights
• Title（参考訳）: アンマスキング変換器:注意重みによるデータ回復に関する理論的アプローチ
• Authors: Yichuan Deng, Zhao Song, Shenghao Xie, Chiwun Yang
• Abstract要約: 本稿では,mathbbRd の入出力データ $X を mathbbRd の入出力値 $W = QKtop から mathbbRd の入出力データ $X を mathbbRd の入出力値 $W = QKtop から mathbbRd の入出力値 $B から mathbbRd の入出力値 $L(X) を最小化することを目的としたアルゴリズムを提案する。 この研究は、処理されたデータの機密性を確保するために、トランスフォーマーの内部作業を理解し、保護することの重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.160867942208768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the realm of deep learning, transformers have emerged as a dominant architecture, particularly in natural language processing tasks. However, with their widespread adoption, concerns regarding the security and privacy of the data processed by these models have arisen. In this paper, we address a pivotal question: Can the data fed into transformers be recovered using their attention weights and outputs? We introduce a theoretical framework to tackle this problem. Specifically, we present an algorithm that aims to recover the input data $X \in \mathbb{R}^{d \times n}$ from given attention weights $W = QK^\top \in \mathbb{R}^{d \times d}$ and output $B \in \mathbb{R}^{n \times n}$ by minimizing the loss function $L(X)$. This loss function captures the discrepancy between the expected output and the actual output of the transformer. Our findings have significant implications for the Localized Layer-wise Mechanism (LLM), suggesting potential vulnerabilities in the model's design from a security and privacy perspective. This work underscores the importance of understanding and safeguarding the internal workings of transformers to ensure the confidentiality of processed data.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの分野では、特に自然言語処理タスクにおいて、トランスフォーマーが支配的なアーキテクチャとして登場した。 しかし、その普及に伴い、これらのモデルによって処理されるデータのセキュリティとプライバシに関する懸念が生じた。 本稿では,トランスフォーマーに供給されるデータは,その注意重みと出力を使って復元できるのだろうか? この問題に取り組むための理論的枠組みを提案する。 具体的には、与えられた注意重みから入力データ$x \in \mathbb{r}^{d \times n}$を回復するアルゴリズムを示す。 $w = qk^\top \in \mathbb{r}^{d \times d}$ と出力$b \in \mathbb{r}^{n \times n}$ は損失関数$l(x)$ を最小化する。 この損失関数は、期待出力とトランスの実際の出力との間の不一致をキャプチャする。 この発見は,セキュリティとプライバシの観点からモデル設計の潜在的な脆弱性を示唆する,Localized Layer-wise Mechanism (LLM) に大きな影響を及ぼす。 この研究は、処理データの機密性を確保するためにトランスフォーマーの内部動作を理解し、保護することの重要性を強調している。

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