論文の概要: Enhancing Data Privacy in Large Language Models through Private Association Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18221v2
• Date: Thu, 15 Aug 2024 19:30:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 17:59:12.119846
• Title: Enhancing Data Privacy in Large Language Models through Private Association Editing
• Title（参考訳）: プライベートアソシエーション編集による大規模言語モデルにおけるデータプライバシ向上
• Authors: Davide Venditti, Elena Sofia Ruzzetti, Giancarlo A. Xompero, Cristina Giannone, Andrea Favalli, Raniero Romagnoli, Fabio Massimo Zanzotto,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は広範なアプリケーションを持つ強力なツールであるが、プライベート情報を記憶する傾向があるため、大きな懸念が生じる。 本稿では,プライベートデータ漏洩に対する新しい防御手法であるプライベートアソシエーション編集(PAE)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.078439500019266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are powerful tools with extensive applications, but their tendency to memorize private information raises significant concerns as private data leakage can easily happen. In this paper, we introduce Private Association Editing (PAE), a novel defense approach for private data leakage. PAE is designed to effectively remove Personally Identifiable Information (PII) without retraining the model. Our approach consists of a four-step procedure: detecting memorized PII, applying PAE cards to mitigate memorization of private data, verifying resilience to targeted data extraction (TDE) attacks, and ensuring consistency in the post-edit LLMs. The versatility and efficiency of PAE, which allows for batch modifications, significantly enhance data privacy in LLMs. Experimental results demonstrate the effectiveness of PAE in mitigating private data leakage. We believe PAE will serve as a critical tool in the ongoing effort to protect data privacy in LLMs, encouraging the development of safer models for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、広範なアプリケーションを持つ強力なツールであるが、プライベートな情報を記憶する傾向は、プライベートなデータ漏洩が容易に起こりうるため、重大な懸念を生じさせる。 本稿では,プライベート・アソシエーション・編集(PAE)について紹介する。 PAEは、モデルを再訓練することなく、PII(Personally Identible Information)を効果的に除去するように設計されている。 提案手法は, 暗記PIIの検出, プライベートデータの暗記を緩和するためのPAEカードの適用, ターゲットデータ抽出(TDE)攻撃に対するレジリエンスの検証, 後LPMにおける一貫性の確保の4段階からなる。 バッチ修正を可能にするPAEの汎用性と効率は、LLMにおけるデータのプライバシを大幅に向上させる。 PAEの個人データ漏洩軽減効果を示す実験結果が得られた。 PAEは、LLMにおけるデータプライバシ保護の継続的な取り組みにおいて、重要なツールとして機能し、現実世界のアプリケーションのためのより安全なモデルの開発を促進します。

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