論文の概要: EmojiPrompt: Generative Prompt Obfuscation for Privacy-Preserving Communication with Cloud-based LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05868v3
• Date: Thu, 20 Mar 2025 20:15:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 15:40:09.616282
• Title: EmojiPrompt: Generative Prompt Obfuscation for Privacy-Preserving Communication with Cloud-based LLMs
• Title（参考訳）: EmojiPrompt: クラウドベースのLLMによるプライバシ保護通信のための生成プロンプト難読化
• Authors: Sam Lin, Wenyue Hua, Zhenting Wang, Mingyu Jin, Lizhou Fan, Yongfeng Zhang,
• Abstract要約: EmojiPromptは生成変換を行い、言語的および非言語的要素を持つプロンプト内でプライベートデータを難読化する。 さまざまなドメインから8つのデータセットにまたがるEmojiPromptの性能を評価した。 EmojiPromptの原子レベルの難読化により、クラウドベースのLCMでのみ機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.77734655124251
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cloud-based Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT have become increasingly integral to daily operations. Nevertheless, they also introduce privacy concerns: firstly, numerous studies underscore the risks to user privacy posed by jailbreaking cloud-based LLMs; secondly, the LLM service providers have access to all user data, which deters individuals from confidently utilizing such services. To address such concerns, we propose a simple yet effective paradigm, EmojiPrompt, to protect user privacy. At its core, EmojiPrompt performs generative transformation, obfuscating private data within prompts with linguistic and non-linguistic elements before submitting them to cloud-based LLMs. We evaluate EmojiPrompt's performance across 8 datasets from various domains. We also propose simulated inference attacks to assess EmojiPrompt's ability to preserve user privacy. The results demonstrate that EmojiPrompt effectively obfuscates user private data, while largely maintaining, or even enhancing, performances compared to the unobfuscated version. Furthermore, EmojiPrompt's atomic-level obfuscation allows it to function exclusively with cloud-based LLMs. For source code, please refer to: https://github.com/agiresearch/EmojiCrypt.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのようなクラウドベースの大規模言語モデル(LLM)は、日々の操作にますます不可欠なものになっている。 ひとつは、クラウドベースのLLMをジェイルブレイクすることによるユーザプライバシのリスクを、もうひとつは、LLMサービスプロバイダがすべてのユーザデータにアクセスでき、個人がそのようなサービスを利用するのを確実に妨げていることだ。 このような問題に対処するため,ユーザプライバシ保護のため,シンプルながら効果的なパラダイムであるEmojiPromptを提案する。 EmojiPromptの中核は、生成的変換を実行し、言語的および非言語的な要素でプロンプト内でプライベートデータを難読化した後、それらをクラウドベースのLLMに送信する。 さまざまなドメインから8つのデータセットにまたがるEmojiPromptの性能を評価した。 また,EmojiPromptのユーザプライバシ保護能力を評価するためのシミュレーション推論攻撃を提案する。 結果は、EmojiPromptがユーザのプライベートデータを効果的に難読化していることを示している。 さらに、EmojiPromptの原子レベルの難読化により、クラウドベースのLCMでのみ機能する。 ソースコードについては、https://github.com/agiresearch/EmojiCryptを参照してください。

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