論文の概要: PrivLM-Bench: A Multi-level Privacy Evaluation Benchmark for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04044v3
• Date: Sat, 1 Jun 2024 14:04:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 11:33:55.635812
• Title: PrivLM-Bench: A Multi-level Privacy Evaluation Benchmark for Language Models
• Title（参考訳）: PrivLM-Bench: 言語モデルのための多レベルプライバシ評価ベンチマーク
• Authors: Haoran Li, Dadi Guo, Donghao Li, Wei Fan, Qi Hu, Xin Liu, Chunkit Chan, Duanyi Yao, Yuan Yao, Yangqiu Song,
• Abstract要約: 言語モデル(LM)のプライバシー漏洩を評価するベンチマークであるPrivLM-Benchを提案する。 DPパラメータのみを報告するのではなく、PrivLM-Benchは実際の使用中に無視された推論データのプライバシに光を当てる。 メインストリームLMのためのGLUEの3つのデータセットについて広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.20437015301152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of language models (LMs) brings unprecedented accessibility and usage for both models and users. On the one hand, powerful LMs achieve state-of-the-art performance over numerous downstream NLP tasks. On the other hand, more and more attention is paid to unrestricted model accesses that may bring malicious privacy risks of data leakage. To address these issues, many recent works propose privacy-preserving language models (PPLMs) with differential privacy (DP). Unfortunately, different DP implementations make it challenging for a fair comparison among existing PPLMs. In this paper, we present PrivLM-Bench, a multi-perspective privacy evaluation benchmark to empirically and intuitively quantify the privacy leakage of LMs. Instead of only reporting DP parameters, PrivLM-Bench sheds light on the neglected inference data privacy during actual usage. PrivLM-Bench first clearly defines multi-faceted privacy objectives. Then, PrivLM-Bench constructs a unified pipeline to perform private fine-tuning. Lastly, PrivLM-Bench performs existing privacy attacks on LMs with pre-defined privacy objectives as the empirical evaluation results. The empirical attack results are used to fairly and intuitively evaluate the privacy leakage of various PPLMs. We conduct extensive experiments on three datasets of GLUE for mainstream LMs.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)の急速な開発は、モデルとユーザの両方に前例のないアクセシビリティと利用をもたらす。 一方、強力なLMは、多くの下流NLPタスクに対して最先端のパフォーマンスを達成する。 一方で、データ漏洩の悪意のあるプライバシーリスクを引き起こす可能性のある、制限のないモデルアクセスに対して、ますます多くの注意が払われています。 これらの問題に対処するため、近年の多くの研究で、差分プライバシー(DP)を用いたプライバシー保護言語モデル(PPLM)が提案されている。 残念ながら、異なるDP実装は既存のPPLMと公正な比較を困難にしている。 本稿では,マルチパースペクティブなプライバシ評価ベンチマークであるPrivLM-Benchを紹介し,LMのプライバシリークを経験的かつ直観的に定量化する。 DPパラメータのみを報告するのではなく、PrivLM-Benchは実際の使用中に無視された推論データのプライバシに光を当てる。 PrivLM-Benchはまず、多面的なプライバシーの目的を明確に定義している。 次にPrivLM-Benchは、プライベートな微調整を行うための統一パイプラインを構築する。 最後に、PrivLM-Benchは、経験的評価結果として、予め定義されたプライバシー目標を持つLMに対して、既存のプライバシ攻撃を行う。 様々なPPLMのプライバシー漏洩を公平かつ直感的に評価するために,経験的攻撃結果を用いている。 メインストリームLMのためのGLUEの3つのデータセットについて広範な実験を行った。

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