Fugu-MT 論文翻訳(概要): Differential Privacy of Cross-Attention with Provable Guarantee

論文の概要: Differential Privacy of Cross-Attention with Provable Guarantee

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14717v2
Date: Tue, 15 Oct 2024 04:19:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 19:27:32.163869
Title: Differential Privacy of Cross-Attention with Provable Guarantee
Title（参考訳）: 保護者によるクロスアテンションの差別的プライバシ
Authors: Yingyu Liang, Zhenmei Shi, Zhao Song, Yufa Zhou,
Abstract要約: 我々は,クロスアテンションのプライバシセキュリティに理論的保証を与えるために,新たな差分プライバシ(DP)データ構造を設計する。我々の結果は、ユーザが意図的にクロスアテンションシステムに攻撃できる適応的なクエリに対して堅牢である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.331374727331077
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Cross-attention has become a fundamental module nowadays in many important artificial intelligence applications, e.g., retrieval-augmented generation (RAG), system prompt, guided stable diffusion, and many more. Ensuring cross-attention privacy is crucial and urgently needed because its key and value matrices may contain sensitive information about model providers and their users. In this work, we design a novel differential privacy (DP) data structure to address the privacy security of cross-attention with a theoretical guarantee. In detail, let $n$ be the input token length of system prompt/RAG data, $d$ be the feature dimension, $0 < \alpha \le 1$ be the relative error parameter, $R$ be the maximum value of the query and key matrices, $R_w$ be the maximum value of the value matrix, and $r,s,\epsilon_s$ be parameters of polynomial kernel methods. Then, our data structure requires $\widetilde{O}(ndr^2)$ memory consumption with $\widetilde{O}(nr^2)$ initialization time complexity and $\widetilde{O}(\alpha^{-1} r^2)$ query time complexity for a single token query. In addition, our data structure can guarantee that the process of answering user query satisfies $(\epsilon, \delta)$-DP with $\widetilde{O}(n^{-1} \epsilon^{-1} \alpha^{-1/2} R^{2s} R_w r^2)$ additive error and $n^{-1} (\alpha + \epsilon_s)$ relative error between our output and the true answer. Furthermore, our result is robust to adaptive queries in which users can intentionally attack the cross-attention system. To our knowledge, this is the first work to provide DP for cross-attention and is promising to inspire more privacy algorithm design in large generative models (LGMs).
Abstract（参考訳）: クロスアテンションは、近年、検索強化生成(RAG)、システムプロンプト、ガイド付き安定拡散など、多くの重要な人工知能アプリケーションにおいて、基本的なモジュールとなっている。キーおよびバリューマトリックスには、モデルプロバイダとそのユーザに関する機密情報が含まれている可能性があるため、クロスアテンションプライバシの確保は不可欠かつ緊急に必要である。本研究では,クロスアテンションのプライバシセキュリティに理論的保証を与えるために,新たな差分プライバシ(DP)データ構造を設計する。詳細は、$n$をシステムプロンプト/RAGデータの入力トークン長、$d$を機能次元、$0 < \alpha \le 1$を相対誤差パラメータ、$R$をクエリとキー行列の最大値、$R_w$を値行列の最大値、$r,s,\epsilon_s$を多項式カーネルメソッドのパラメータとする。次に、我々のデータ構造は、$\widetilde{O}(ndr^2)$メモリ消費、$\widetilde{O}(nr^2)$初期化時間複雑性、$\widetilde{O}(\alpha^{-1} r^2)$クエリ時間複雑さを必要とする。さらに、我々のデータ構造は、ユーザクエリに応答するプロセスが$(\epsilon, \delta)$-DPと$\widetilde{O}(n^{-1} \epsilon^{-1} \alpha^{-1/2} R^{2s} R_w r^2)$加法誤差と$n^{-1} (\alpha + \epsilon_s)$相対誤差を満たすことを保証できる。さらに,ユーザが意図的にクロスアテンションシステムに攻撃できる適応型クエリに頑健である。我々の知る限り、これはDPをクロスアテンションに提供するための最初の取り組みであり、大規模な生成モデル(LGM)において、より多くのプライバシーアルゴリズム設計を促すことを約束しています。

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