Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Phantom Menace: Unmasking Privacy Leakages in Vision-Language Models

論文の概要: The Phantom Menace: Unmasking Privacy Leakages in Vision-Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01228v1
Date: Fri, 2 Aug 2024 12:36:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-05 13:37:26.386752
Title: The Phantom Menace: Unmasking Privacy Leakages in Vision-Language Models
Title（参考訳）: 幻覚の脅威:視覚・言語モデルにおけるプライバシー漏洩を解き明かす
Authors: Simone Caldarella, Massimiliano Mancini, Elisa Ricci, Rahaf Aljundi,
Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は視覚とテキストの理解を統合し、様々なタスクに適している。これらの機能は、Webからクロールされた大量の未処理データのトレーニングに基づいて構築される。本稿では,これらの脆弱性が存在するかどうかを,ID漏洩に着目して評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.166994121531232
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Vision-Language Models (VLMs) combine visual and textual understanding, rendering them well-suited for diverse tasks like generating image captions and answering visual questions across various domains. However, these capabilities are built upon training on large amount of uncurated data crawled from the web. The latter may include sensitive information that VLMs could memorize and leak, raising significant privacy concerns. In this paper, we assess whether these vulnerabilities exist, focusing on identity leakage. Our study leads to three key findings: (i) VLMs leak identity information, even when the vision-language alignment and the fine-tuning use anonymized data; (ii) context has little influence on identity leakage; (iii) simple, widely used anonymization techniques, like blurring, are not sufficient to address the problem. These findings underscore the urgent need for robust privacy protection strategies when deploying VLMs. Ethical awareness and responsible development practices are essential to mitigate these risks.
Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、視覚的およびテキスト的理解を組み合わせることで、画像キャプションの生成や、さまざまな領域にわたる視覚的質問への回答など、さまざまなタスクに適している。しかし、これらの機能は、Webからクロールされた大量の未処理データのトレーニングに基づいて構築されている。後者には、VLMが記憶し、リークする可能性のある機密情報が含まれており、重要なプライバシー上の懸念を引き起こす可能性がある。本稿では,これらの脆弱性が存在するかどうかを,ID漏洩に着目して評価する。私たちの研究は3つの重要な発見につながります。 i)VLMは、視覚言語アライメント及び微調整用データの使用時であっても、識別情報を漏洩する。 (二)身元漏洩にはほとんど影響しない。 (三)曖昧化のようにシンプルで広く用いられる匿名化技術は、この問題に対処するには不十分である。これらの知見は、VLMをデプロイする際の堅牢なプライバシ保護戦略の緊急の必要性を浮き彫りにした。倫理的認識と責任ある開発プラクティスは、これらのリスクを軽減するために不可欠です。

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