論文の概要: Preempting Text Sanitization Utility in Resource-Constrained Privacy-Preserving LLM Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11521v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 12:31:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:05.628963
• Title: Preempting Text Sanitization Utility in Resource-Constrained Privacy-Preserving LLM Interactions
• Title（参考訳）: 資源制約付きプライバシ保存LDMインタラクションにおけるテキスト・サニタイズ・ユーティリティの活用
• Authors: Robin Carpentier, Benjamin Zi Hao Zhao, Hassan Jameel Asghar, Dali Kaafar,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルに送信される前に,衛生効果がプロンプトに与える影響を推定するアーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャを評価した結果,差分プライバシーに基づくテキストのサニタイズに重大な問題があることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.372695214012181
• License:
• Abstract: Individuals have been increasingly interacting with online Large Language Models (LLMs), both in their work and personal lives. These interactions raise privacy issues as the LLMs are typically hosted by third-parties who can gather a variety of sensitive information about users and their companies. Text Sanitization techniques have been proposed in the literature and can be used to sanitize user prompts before sending them to the LLM. However, sanitization has an impact on the downstream task performed by the LLM, and often to such an extent that it leads to unacceptable results for the user. This is not just a minor annoyance, with clear monetary consequences as LLM services charge on a per use basis as well as great amount of computing resources wasted. We propose an architecture leveraging a Small Language Model (SLM) at the user-side to help estimate the impact of sanitization on a prompt before it is sent to the LLM, thus preventing resource losses. Our evaluation of this architecture revealed a significant problem with text sanitization based on Differential Privacy, on which we want to draw the attention of the community for further investigation.
• Abstract（参考訳）: 個人は、仕事と個人の生活の両方において、オンラインのLarge Language Models(LLMs)とますます交流している。 LLMは一般的に、ユーザとその企業に関するさまざまな機密情報を収集できるサードパーティによってホストされるため、これらのインタラクションはプライバシー上の問題を提起する。 文献ではテキスト衛生技術が提案されており,LSMに送信する前にユーザプロンプトの衛生化に利用することができる。 しかし、衛生化はLLMによって実行される下流タスクに影響を与え、ユーザにとって受け入れられない結果につながることがしばしばある。 LLMサービスの利用ごとに課金されるだけでなく、大量のコンピューティングリソースが浪費されるため、これは明らかな金銭的結果である。 本研究では, LLM に送信される前のプロンプトに対する衛生効果を推定するために, ユーザ側で小型言語モデル(SLM)を活用するアーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャを評価した結果,差分プライバシーに基づくテキストのサニタイズに重大な問題があることが判明した。

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