論文の概要: SoK: Reducing the Vulnerability of Fine-tuned Language Models to Membership Inference Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08481v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 12:46:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 14:43:49.173785
• Title: SoK: Reducing the Vulnerability of Fine-tuned Language Models to Membership Inference Attacks
• Title（参考訳）: SoK: 微調整言語モデルの脆弱性を軽減する メンバーシップ推論攻撃
• Authors: Guy Amit, Abigail Goldsteen, Ariel Farkash
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルのメンバシップ推論攻撃に対する脆弱性について,初めて体系的なレビューを行った。 これらの攻撃に対して最高のプライバシー保護を実現するために、差分プライバシーと低ランク適応器を組み合わせることで、いくつかのトレーニング手法がプライバシーリスクを著しく低減することを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural language processing models have experienced a significant upsurge in recent years, with numerous applications being built upon them. Many of these applications require fine-tuning generic base models on customized, proprietary datasets. This fine-tuning data is especially likely to contain personal or sensitive information about individuals, resulting in increased privacy risk. Membership inference attacks are the most commonly employed attack to assess the privacy leakage of a machine learning model. However, limited research is available on the factors that affect the vulnerability of language models to this kind of attack, or on the applicability of different defense strategies in the language domain. We provide the first systematic review of the vulnerability of fine-tuned large language models to membership inference attacks, the various factors that come into play, and the effectiveness of different defense strategies. We find that some training methods provide significantly reduced privacy risk, with the combination of differential privacy and low-rank adaptors achieving the best privacy protection against these attacks.
• Abstract（参考訳）: 近年、自然言語処理モデルが大幅に増加し、多くのアプリケーションが構築されている。 これらのアプリケーションの多くは、カスタマイズされたプロプライエタリなデータセットに基づいて微調整されたジェネリックベースモデルを必要とする。 この微調整されたデータは、個人に関する個人的または機密性の高い情報を含む可能性が高いため、プライバシーリスクが増大する。 メンバシップ推論攻撃は、マシンラーニングモデルのプライバシリークを評価するために最も一般的に使用される攻撃である。 しかし、この種の攻撃に対する言語モデルの脆弱性に影響を与える要因や、言語ドメインにおける異なる防衛戦略の適用性について、限定的な研究が利用可能である。 本稿では,大規模言語モデルによるメンバシップ推論攻撃に対する脆弱性,様々な要因,異なる防衛戦略の有効性について,初めて体系的に検討する。 これらの攻撃に対して最高のプライバシー保護を実現するために、差分プライバシーと低ランク適応器を組み合わせることで、いくつかのトレーニング手法がプライバシーリスクを著しく低減することを発見した。

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