論文の概要: A Middle Path for On-Premises LLM Deployment: Preserving Privacy Without Sacrificing Model Confidentiality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11182v3
• Date: Tue, 07 Oct 2025 05:47:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 15:38:19.390349
• Title: A Middle Path for On-Premises LLM Deployment: Preserving Privacy Without Sacrificing Model Confidentiality
• Title（参考訳）: オンプレミスLLMデプロイメントの中間経路:モデルの信頼性を犠牲にすることなくプライバシを保護する
• Authors: Hanbo Huang, Yihan Li, Bowen Jiang, Bo Jiang, Lin Liu, Ruoyu Sun, Zhuotao Liu, Shiyu Liang,
• Abstract要約: プライバシに敏感なユーザは、自身のインフラストラクチャ(オンプレミス)に大規模な言語モデル(LLM)をデプロイして、プライベートデータの保護とカスタマイズを可能にする必要がある。 小型モデルの従来の研究は、モデルの機密性とカスタマイズのバランスをとるために、ハードウェアがセキュアなデバイス内の出力層のみを確保することを模索してきた。 SOLIDはセキュアな環境下でいくつかのボトム層を確保する新しいデプロイメントフレームワークであり、トレードオフを最適化するための効率的なメトリクスを導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.646221081945523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Privacy-sensitive users require deploying large language models (LLMs) within their own infrastructure (on-premises) to safeguard private data and enable customization. However, vulnerabilities in local environments can lead to unauthorized access and potential model theft. To address this, prior research on small models has explored securing only the output layer within hardware-secured devices to balance model confidentiality and customization. Yet this approach fails to protect LLMs effectively. In this paper, we discover that (1) query-based distillation attacks targeting the secured top layer can produce a functionally equivalent replica of the victim model; (2) securing the same number of layers, bottom layers before a transition layer provide stronger protection against distillation attacks than top layers, with comparable effects on customization performance; and (3) the number of secured layers creates a trade-off between protection and customization flexibility. Based on these insights, we propose SOLID, a novel deployment framework that secures a few bottom layers in a secure environment and introduces an efficient metric to optimize the trade-off by determining the ideal number of hidden layers. Extensive experiments on five models (1.3B to 70B parameters) demonstrate that SOLID outperforms baselines, achieving a better balance between protection and downstream customization.
• Abstract（参考訳）: プライバシに敏感なユーザは、自身のインフラストラクチャ(オンプレミス)に大規模な言語モデル(LLM)をデプロイして、プライベートデータの保護とカスタマイズを可能にする必要がある。 しかし、ローカル環境の脆弱性は、不正アクセスと潜在的なモデル盗難につながる可能性がある。 これを解決するために、小さなモデルに関する先行研究では、モデルの機密性とカスタマイズのバランスをとるために、ハードウェアがセキュアなデバイス内の出力層のみを確保することを模索してきた。 しかし、このアプローチはLLMを効果的に保護することができない。 本稿では,(1)セキュアなトップ層をターゲットとしたクエリベースの蒸留攻撃は,被害者モデルの機能的に等価なレプリカを生成可能であること,(2)同じ数の層,(2)遷移層前の底層が,トップ層よりも強い蒸留攻撃に対する保護を提供すること,(3)保護とカスタマイズの柔軟性のトレードオフを生じること,などを明らかにする。 これらの知見に基づき、セキュアな環境下でいくつかのボトム層を確保する新しいデプロイメントフレームワークであるSOLIDを提案し、最適数の隠蔽層を決定することでトレードオフを最適化する効率的な指標を提案する。 5つのモデル(1.3Bから70Bパラメータ)の大規模な実験では、SOLIDはベースラインよりも優れており、保護と下流のカスタマイズのバランスが良くなっている。

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