論文の概要: Balancing Innovation and Privacy: Data Security Strategies in Natural Language Processing Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08553v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 06:05:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 23:14:57.427194
• Title: Balancing Innovation and Privacy: Data Security Strategies in Natural Language Processing Applications
• Title（参考訳）: イノベーションとプライバシのバランスをとる - 自然言語処理アプリケーションにおけるデータセキュリティ戦略
• Authors: Shaobo Liu, Guiran Liu, Binrong Zhu, Yuanshuai Luo, Linxiao Wu, Rui Wang,
• Abstract要約: 本研究では,差分プライバシーに基づく新しいアルゴリズムを導入することにより,自然言語処理(NLP)におけるプライバシ保護に対処する。 差分プライバシー機構を導入することにより、ランダムノイズを付加しながらデータ解析結果の精度と信頼性を確保することができる。 提案アルゴリズムの有効性は、精度(0.89)、精度(0.85)、リコール(0.88)などの性能指標によって実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.380276187928269
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research addresses privacy protection in Natural Language Processing (NLP) by introducing a novel algorithm based on differential privacy, aimed at safeguarding user data in common applications such as chatbots, sentiment analysis, and machine translation. With the widespread application of NLP technology, the security and privacy protection of user data have become important issues that need to be solved urgently. This paper proposes a new privacy protection algorithm designed to effectively prevent the leakage of user sensitive information. By introducing a differential privacy mechanism, our model ensures the accuracy and reliability of data analysis results while adding random noise. This method not only reduces the risk caused by data leakage but also achieves effective processing of data while protecting user privacy. Compared to traditional privacy methods like data anonymization and homomorphic encryption, our approach offers significant advantages in terms of computational efficiency and scalability while maintaining high accuracy in data analysis. The proposed algorithm's efficacy is demonstrated through performance metrics such as accuracy (0.89), precision (0.85), and recall (0.88), outperforming other methods in balancing privacy and utility. As privacy protection regulations become increasingly stringent, enterprises and developers must take effective measures to deal with privacy risks. Our research provides an important reference for the application of privacy protection technology in the field of NLP, emphasizing the need to achieve a balance between technological innovation and user privacy. In the future, with the continuous advancement of technology, privacy protection will become a core element of data-driven applications and promote the healthy development of the entire industry.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,チャットボット,感情分析,機械翻訳などの共通アプリケーションにおけるユーザデータの保護を目的とした,差分プライバシーに基づく新しいアルゴリズムを導入することにより,自然言語処理(NLP)におけるプライバシ保護に対処する。 NLP技術の普及により、ユーザデータのセキュリティとプライバシ保護が重要な問題となり、緊急に解決する必要がある。 本稿では,ユーザの機密情報の漏洩を効果的に防止する新しいプライバシ保護アルゴリズムを提案する。 差分プライバシー機構を導入することにより、ランダムノイズを付加しながらデータ解析結果の精度と信頼性を確保することができる。 この方法は,データ漏洩によるリスクを軽減するだけでなく,ユーザのプライバシ保護を図りながら,効率的なデータ処理を実現する。 データ匿名化や同型暗号化といった従来のプライバシ手法と比較して,本手法はデータ解析の精度を維持しつつ,計算効率とスケーラビリティの面で大きな利点をもたらす。 提案アルゴリズムの有効性は、精度(0.89)、精度(0.85)、リコール(0.88)などの性能指標で示され、プライバシーとユーティリティのバランスをとる他の方法よりも優れている。 プライバシー保護規制がますます厳しくなっているため、企業や開発者は、プライバシーリスクに対処するための効果的な措置を講じなければならない。 我々の研究は、NLP分野におけるプライバシ保護技術の応用に重要な参考を提供し、技術革新とユーザプライバシのバランスを達成する必要性を強調している。 将来的には、テクノロジの継続的な進歩により、プライバシ保護はデータ駆動アプリケーションの中核的な要素となり、業界全体の健全な開発を促進するでしょう。

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