Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy in LLM-based Recommendation: Recent Advances and Future Directions

論文の概要: Privacy in LLM-based Recommendation: Recent Advances and Future Directions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01363v1
Date: Mon, 3 Jun 2024 14:31:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-05 22:49:47.407723
Title: Privacy in LLM-based Recommendation: Recent Advances and Future Directions
Title（参考訳）: LLMによるリコメンデーションのプライバシ:最近の進歩と今後の方向性
Authors: Sichun Luo, Wei Shao, Yuxuan Yao, Jian Xu, Mingyang Liu, Qintong Li, Bowei He, Maolin Wang, Guanzhi Deng, Hanxu Hou, Xinyi Zhang, Linqi Song,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は従来のレコメンデーションモデルと統合され、レコメンデーション性能が向上した。本稿では,LLMに基づくレコメンデーションにおけるプライバシの最近の進歩を概観し,プライバシ攻撃と保護機構に分類する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.74960063808577
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Nowadays, large language models (LLMs) have been integrated with conventional recommendation models to improve recommendation performance. However, while most of the existing works have focused on improving the model performance, the privacy issue has only received comparatively less attention. In this paper, we review recent advancements in privacy within LLM-based recommendation, categorizing them into privacy attacks and protection mechanisms. Additionally, we highlight several challenges and propose future directions for the community to address these critical problems.
Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) と従来のレコメンデーションモデルが統合され,レコメンデーション性能が向上している。しかしながら、既存の作業の多くはモデルパフォーマンスの改善に重点を置いているものの、プライバシ問題は比較的少ない関心しか寄せられていない。本稿では,LLMに基づくレコメンデーションにおけるプライバシの最近の進歩を概観し,プライバシ攻撃と保護機構に分類する。さらに、いくつかの課題を強調し、これらの重要な問題に対処するためのコミュニティの今後の方向性を提案する。

関連論文リスト

Ingest-And-Ground: Dispelling Hallucinations from Continually-Pretrained LLMs with RAG [2.7972592976232833]
プライバシ固有の知識ベースでベースLLMモデルを継続的に事前トレーニングし、セマンティックRAGレイヤで拡張します。提案手法は,プライバシ関連クエリの処理において,モデル性能を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-30T20:32:29Z)
Preserving Privacy in Large Language Models: A Survey on Current Threats and Solutions [12.451936012379319]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能の大幅な進歩を表し、様々な領域にまたがる応用を見つける。トレーニングのための大規模なインターネットソースデータセットへの依存は、注目すべきプライバシー問題を引き起こす。特定のアプリケーション固有のシナリオでは、これらのモデルをプライベートデータで微調整する必要があります。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-10T05:41:19Z)
All Roads Lead to Rome: Unveiling the Trajectory of Recommender Systems Across the LLM Era [63.649070507815715]
我々は、リコメンデータシステムをより広い視野に統合し、将来の研究のためのより包括的なソリューションの道を開くことを目指しています。我々は、リストワイズレコメンデーションと会話レコメンデーションを通じて、現代のレコメンデーションシステムの2つの進化経路を特定する。本稿では,ユーザの獲得コストを削減しつつ,推薦情報の有効性を高めることを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-14T05:02:21Z)
Exposing Privacy Gaps: Membership Inference Attack on Preference Data for LLM Alignment [8.028743532294532]
そこで我々は、PreMIAと呼ばれる嗜好データを分析するための新しい参照ベースアタックフレームワークを提案する。 PPOモデルと比較してDPOモデルの方がMIAに弱いという実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-08T22:53:23Z)
Improve Temporal Awareness of LLMs for Sequential Recommendation [61.723928508200196]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広い汎用タスクを解く際、印象的なゼロショット能力を示した。 LLMは時間的情報の認識と利用に不足しており、シーケンシャルなデータの理解を必要とするタスクではパフォーマンスが悪い。 LLMに基づくシーケンシャルレコメンデーションのために、歴史的相互作用の中で時間情報を利用する3つのプロンプト戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-05T00:21:26Z)
The Good and The Bad: Exploring Privacy Issues in Retrieval-Augmented Generation (RAG) [56.67603627046346]
Retrieval-augmented Generation (RAG)は、プロプライエタリおよびプライベートデータによる言語モデルを容易にする強力な技術である。本研究では,プライベート検索データベースの漏洩に対するRAGシステムの脆弱性を実証する,新たな攻撃手法による実証的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-23T18:35:15Z)
Stealthy Attack on Large Language Model based Recommendation [24.51398285321322]
大規模言語モデル (LLM) はレコメンダシステム (RS) の進歩を推進している。本研究では,レコメンデーションモデルにLSMを導入することで,項目のテキスト内容に重点を置いているため,新たなセキュリティ脆弱性が生じることを明らかにした。攻撃者は、テストフェーズ中に単にテキストの内容を変更するだけで、アイテムの露出を大幅に向上させることができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-18T16:51:02Z)
Privacy in Large Language Models: Attacks, Defenses and Future Directions [84.73301039987128]
大規模言語モデル(LLM)を対象とした現在のプライバシ攻撃を分析し、敵の想定能力に応じて分類する。本稿では、これらのプライバシー攻撃に対抗するために開発された防衛戦略について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-16T13:23:54Z)
LLMRec: Benchmarking Large Language Models on Recommendation Task [54.48899723591296]
推奨領域におけるLarge Language Models (LLMs) の適用について, 十分に検討されていない。我々は、評価予測、シーケンシャルレコメンデーション、直接レコメンデーション、説明生成、レビュー要約を含む5つのレコメンデーションタスクにおいて、市販のLLMをベンチマークする。ベンチマークの結果,LLMは逐次的・直接的推薦といった精度に基づくタスクにおいて適度な熟練度しか示さないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-23T16:32:54Z)
A Survey on Large Language Models for Recommendation [77.91673633328148]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野で強力なツールとして登場した。本調査では,これらのモデルを2つの主要なパラダイム(DLLM4Rec)とジェネレーティブLSM4Rec(GLLM4Rec)に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-31T13:51:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。