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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18221v3
• Date: Wed, 16 Oct 2024 13:31:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:39:54.098607
• 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、データ集約型アプリケーションにおけるプライバシを保護するために、ソリューションを大幅に再設計する必要がある。 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として,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:
• Abstract: Large language models (LLMs) require a significant redesign in solutions to preserve privacy in data-intensive applications due to their text-generation capabilities. Indeed, LLMs tend to memorize and emit private information when maliciously prompted. In this paper, we introduce Private Association Editing (PAE) as a novel defense approach for private data leakage. PAE is designed to effectively remove Personally Identifiable Information (PII) without retraining the model. Experimental results demonstrate the effectiveness of PAE with respect to alternative baseline methods. 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、テキスト生成機能のために、データ集約型アプリケーションのプライバシを保護するためのソリューションを大幅に再設計する必要がある。 実際、LSMは悪意ある刺激を受けたときにプライベート情報を記憶し、発信する傾向がある。 本稿では,プライベート・アソシエーション・編集(PAE)を,プライベート・データ漏洩に対する新しい防御手法として紹介する。 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。 実験により, 代替基準法に対するPAEの有効性が示された。 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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