Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy Evaluation Benchmarks for NLP Models

論文の概要: Privacy Evaluation Benchmarks for NLP Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15868v3
Date: Tue, 01 Oct 2024 03:12:35 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-02 16:33:37.978142
Title: Privacy Evaluation Benchmarks for NLP Models
Title（参考訳）: NLPモデルのプライバシ評価ベンチマーク
Authors: Wei Huang, Yinggui Wang, Cen Chen,
Abstract要約: NLP分野におけるプライバシ攻撃と防衛評価のベンチマークを示す。このベンチマークは、さまざまなモデル、データセット、プロトコルをサポートし、攻撃と防御戦略の包括的な評価のための標準化されたモジュールをサポートする。プライバシ攻撃のための連鎖したフレームワークを提案する。複数の攻撃をチェーンして、より高いレベルの攻撃目標を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.158384185081932
License:
Abstract: By inducing privacy attacks on NLP models, attackers can obtain sensitive information such as training data and model parameters, etc. Although researchers have studied, in-depth, several kinds of attacks in NLP models, they are non-systematic analyses. It lacks a comprehensive understanding of the impact caused by the attacks. For example, we must consider which scenarios can apply to which attacks, what the common factors are that affect the performance of different attacks, the nature of the relationships between different attacks, and the influence of various datasets and models on the effectiveness of the attacks, etc. Therefore, we need a benchmark to holistically assess the privacy risks faced by NLP models. In this paper, we present a privacy attack and defense evaluation benchmark in the field of NLP, which includes the conventional/small models and large language models (LLMs). This benchmark supports a variety of models, datasets, and protocols, along with standardized modules for comprehensive evaluation of attacks and defense strategies. Based on the above framework, we present a study on the association between auxiliary data from different domains and the strength of privacy attacks. And we provide an improved attack method in this scenario with the help of Knowledge Distillation (KD). Furthermore, we propose a chained framework for privacy attacks. Allowing a practitioner to chain multiple attacks to achieve a higher-level attack objective. Based on this, we provide some defense and enhanced attack strategies. The code for reproducing the results can be found at https://github.com/user2311717757/nlp_doctor.
Abstract（参考訳）: NLPモデルに対するプライバシ攻撃を誘導することにより、攻撃者はトレーニングデータやモデルパラメータなどの機密情報を得ることができる。研究者は、NLPモデルにおけるいくつかの種類の攻撃について詳細に研究してきたが、それらは非系統解析である。攻撃による影響の包括的理解が欠如している。例えば、どの攻撃にどのシナリオが適用できるか、異なる攻撃のパフォーマンスに影響を与える共通の要因、異なる攻撃間の関係の性質、攻撃の有効性に対するさまざまなデータセットやモデルの影響などを考慮しなければなりません。したがって、NLPモデルが直面するプライバシーリスクを全体評価するベンチマークが必要である。本稿では,従来の/小モデルと大規模言語モデル(LLM)を含むNLP分野におけるプライバシ攻撃・防衛評価ベンチマークを提案する。このベンチマークは、さまざまなモデル、データセット、プロトコルをサポートし、攻撃と防御戦略の包括的な評価のための標準化されたモジュールをサポートする。以上の枠組みに基づいて、異なるドメインからの補助データとプライバシ攻撃の強さとの関係について検討する。また,このシナリオにおいて,知識蒸留(KD)の助けを借りて,より優れた攻撃方法を提案する。さらに,プライバシ攻撃のための連鎖フレームワークを提案する。高いレベルの攻撃目標を達成するために、実践者が複数の攻撃をチェーンできる。これに基づいて、防衛戦略と強化攻撃戦略を提供する。結果を再現するコードはhttps://github.com/user2311717757/nlp_doctor.comで見ることができる。

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