論文の概要: SHIELD: Evaluation and Defense Strategies for Copyright Compliance in LLM Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12975v2
• Date: Wed, 21 Aug 2024 11:57:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 22:05:55.962861
• Title: SHIELD: Evaluation and Defense Strategies for Copyright Compliance in LLM Text Generation
• Title（参考訳）: ShiELD:LLMテキスト生成における著作権コンプライアンスの評価と防御戦略
• Authors: Xiaoze Liu, Ting Sun, Tianyang Xu, Feijie Wu, Cunxiang Wang, Xiaoqian Wang, Jing Gao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は機械学習に変化をもたらしたが、重大な法的懸念を引き起こした。 LLMは著作権を侵害したり、著作権のないテキストを過剰に制限したりすることができる。 本稿では,著作権テキストの発生を防止するために,軽量でリアルタイムな防衛手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.644101178288476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have transformed machine learning but raised significant legal concerns due to their potential to produce text that infringes on copyrights, resulting in several high-profile lawsuits. The legal landscape is struggling to keep pace with these rapid advancements, with ongoing debates about whether generated text might plagiarize copyrighted materials. Current LLMs may infringe on copyrights or overly restrict non-copyrighted texts, leading to these challenges: (i) the need for a comprehensive evaluation benchmark to assess copyright compliance from multiple aspects; (ii) evaluating robustness against safeguard bypassing attacks; and (iii) developing effective defense targeted against the generation of copyrighted text. To tackle these challenges, we introduce a curated dataset to evaluate methods, test attack strategies, and propose lightweight, real-time defense to prevent the generation of copyrighted text, ensuring the safe and lawful use of LLMs. Our experiments demonstrate that current LLMs frequently output copyrighted text, and that jailbreaking attacks can significantly increase the volume of copyrighted output. Our proposed defense mechanism significantly reduces the volume of copyrighted text generated by LLMs by effectively refusing malicious requests. Code is publicly available at https://github.com/xz-liu/SHIELD
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は機械学習を変容させたが、著作権を侵害するテキストを生成できる可能性のために、重大な法的懸念を提起し、いくつかの著名な訴訟を引き起こした。 法的な状況は、これらの急速な進歩に追随し、生成したテキストが著作権のある資料を盗用するかどうかに関する議論が続いている。 現在のLLMは著作権を侵害したり、コピーライトされていないテキストを過剰に制限する可能性がある。 一 複数面から著作権の遵守を評価するための総合評価ベンチマークの必要性 二 防犯攻撃の回避に対する堅牢性を評価すること。 三 著作権文書の発生を標的とした効果的な防衛を開発すること。 これらの課題に対処するため、我々は、手法の評価、攻撃戦略のテスト、著作権付きテキストの生成を防止するための軽量でリアルタイムな防御の提案、LLMの安全で合法的な使用を保証するためのキュレートデータセットを導入した。 我々の実験は、現在のLLMが頻繁に著作権付きテキストを出力し、ジェイルブレイク攻撃は著作権付きテキストの量を著しく増加させることを示した。 提案する防衛機構は,悪意のある要求を効果的に拒否することにより,LLMが生成する著作権文書の量を大幅に削減する。 コードはhttps://github.com/xz-liu/SHIELDで公開されている。

関連論文リスト

• Do LLMs Know to Respect Copyright Notice? [11.14140288980773]
  保護材料を含むユーザ入力を処理する際に,言語モデルが著作権を侵害するか否かを検討する。 我々の研究は、言語モデルが著作権を侵害する可能性の程度を保守的に評価する。 本研究は、LLMが著作権規制を尊重することのさらなる調査の必要性と重要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-02T04:45:21Z)
• Measuring Copyright Risks of Large Language Model via Partial Information Probing [14.067687792633372]
  LLM(Large Language Models)のトレーニングに使用されるデータソースについて検討する。 著作権のあるテキストの一部をLSMに入力し、それを完了するように促し、生成したコンテンツとオリジナルの著作権のある資料の重複を分析します。 これらの部分的な入力に基づいて著作権素材と重なり合うコンテンツをLLMが生成できることが本研究で実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T18:16:05Z)
• Can Watermarking Large Language Models Prevent Copyrighted Text Generation and Hide Training Data? [62.72729485995075]
  著作権文書の生成に対する抑止剤としての透かしの有効性について検討する。 我々は、透かしがメンバーシップ推論攻撃(MIA)の成功率に悪影響を及ぼすことを発見した。 透かしにおける最近のMIAの成功率を改善するための適応的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T16:53:09Z)
• Evaluating Copyright Takedown Methods for Language Models [100.38129820325497]
  言語モデル(LM)は、潜在的に著作権のある資料を含む様々なデータに対する広範な訓練からその能力を引き出す。 本稿では,LMの著作権削除の可能性と副作用を初めて評価する。 システムプロンプトの追加、デコード時間フィルタリングの介入、未学習アプローチなど、いくつかの戦略を検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T18:09:46Z)
• LLMs and Memorization: On Quality and Specificity of Copyright Compliance [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)のメモリ化が懸念されている。 LLMは、著作権のある作品を含むトレーニングデータの一部を容易に再現できることが示されている。 これは、欧州AI法と同様に、既存の著作権法に違反している可能性があるため、解決すべき重要な問題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T18:01:52Z)
• Copyright Protection in Generative AI: A Technical Perspective [58.84343394349887]
  ジェネレーティブAIは近年急速に進歩し、テキスト、画像、オーディオ、コードなどの合成コンテンツを作成する能力を拡大している。 これらのディープ・ジェネレーティブ・モデル(DGM)が生成したコンテンツの忠実さと信頼性が、著作権の重大な懸念を引き起こしている。 この研究は、技術的観点から著作権保護の包括的概要を提供することで、この問題を深く掘り下げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T04:00:33Z)
• Silent Guardian: Protecting Text from Malicious Exploitation by Large Language Models [63.91178922306669]
  大規模言語モデル(LLM)に対するテキスト保護機構であるSilent Guardianを紹介する。 保護されるテキストを慎重に修正することで、TPEはLDMを誘導して最初にエンドトークンをサンプリングし、直接相互作用を終了させることができる。 本研究では,SGがターゲットテキストを種々の構成で効果的に保護し,保護成功率の約100%を達成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T10:30:36Z)
• A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models [91.36874607025909]
  テキスト透かしアルゴリズムは、テキストコンテンツの著作権を保護するために不可欠である。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、これらの技術に革命をもたらした。 本稿では,テキスト透かし技術の現状を包括的に調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T06:11:42Z)
• Are You Copying My Model? Protecting the Copyright of Large Language Models for EaaS via Backdoor Watermark [58.60940048748815]
  企業は大規模な言語モデル(LLM)に基づいたEmbeddding as a Service(E)の提供を開始した。 Eはモデル抽出攻撃に弱いため、LLMの所有者に重大な損失をもたらす可能性がある。 埋め込みにバックドアを埋め込むEmbMarkerという埋め込み透かし手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T08:28:54Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。