論文の概要: RedactBuster: Entity Type Recognition from Redacted Documents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12991v1
- Date: Fri, 19 Apr 2024 16:42:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 14:26:33.370824
- Title: RedactBuster: Entity Type Recognition from Redacted Documents
- Title（参考訳）: RedactBuster: ドキュメントからエンティティの型認識
- Authors: Mirco Beltrame, Mauro Conti, Pierpaolo Guglielmin, Francesco Marchiori, Gabriele Orazi,
- Abstract要約: 文コンテキストを用いた最初の匿名化モデルであるRedactBusterを提案し、反応テキスト上で名前付きエンティティ認識を行う。
我々はRedactBusterを最も効果的なリアクション技術に対してテストし、公開されているテキスト匿名化ベンチマーク(TAB)を用いて評価する。
その結果,文書の性質やエンティティタイプに関わらず,最大0.985の精度が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.172863061928899
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The widespread exchange of digital documents in various domains has resulted in abundant private information being shared. This proliferation necessitates redaction techniques to protect sensitive content and user privacy. While numerous redaction methods exist, their effectiveness varies, with some proving more robust than others. As such, the literature proposes several deanonymization techniques, raising awareness of potential privacy threats. However, while none of these methods are successful against the most effective redaction techniques, these attacks only focus on the anonymized tokens and ignore the sentence context. In this paper, we propose RedactBuster, the first deanonymization model using sentence context to perform Named Entity Recognition on reacted text. Our methodology leverages fine-tuned state-of-the-art Transformers and Deep Learning models to determine the anonymized entity types in a document. We test RedactBuster against the most effective redaction technique and evaluate it using the publicly available Text Anonymization Benchmark (TAB). Our results show accuracy values up to 0.985 regardless of the document nature or entity type. In raising awareness of this privacy issue, we propose a countermeasure we call character evasion that helps strengthen the secrecy of sensitive information. Furthermore, we make our model and testbed open-source to aid researchers and practitioners in evaluating the resilience of novel redaction techniques and enhancing document privacy.
- Abstract（参考訳）: 諸藩におけるデジタル文書の交流が広まり、多くの個人情報が共有されるようになった。
この増殖は、機密性の高いコンテンツとユーザのプライバシーを保護するために、再作用技術を必要とする。
多くのリアクション法が存在するが、その効果は様々であり、いくつかは他の方法よりも堅牢であることを示すものもある。
このように、文献はいくつかの匿名化手法を提案し、潜在的なプライバシーの脅威に対する認識を高めている。
しかしながら、これらの手法はどれも最も効果的なリアクション手法に対して成功していないが、これらの攻撃は匿名化トークンにのみ焦点をあて、文コンテキストを無視する。
本稿では、文コンテキストを用いた最初の匿名化モデルであるRedactBusterを提案し、反応テキスト上で名前付きエンティティ認識を行う。
本手法は,文書中の匿名化されたエンティティタイプを決定するために,最先端のトランスフォーマーとディープラーニングモデルを活用する。
我々はRedactBusterを最も効果的なリアクション技術に対してテストし、公開されているText Anonymization Benchmark (TAB)を用いて評価する。
その結果,文書の性質やエンティティタイプに関わらず,最大0.985の精度が得られた。
本稿では,このプライバシー問題に対する意識を高めるために,機密情報の機密性を高めるための文字回避対策を提案する。
さらに,新たなリアクション手法のレジリエンスを評価し,文書のプライバシを向上させる上で,研究者や実践者を支援するために,我々のモデルとテストベッドをオープンソースにしている。
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