論文の概要: Privacy-Preserving Large Language Models: Mechanisms, Applications, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06113v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 00:24:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:56:11.895905
• Title: Privacy-Preserving Large Language Models: Mechanisms, Applications, and Future Directions
• Title（参考訳）: プライバシ保護型大規模言語モデル:メカニズム,応用,今後の方向性
• Authors: Guoshenghui Zhao, Eric Song,
• Abstract要約: 本調査では,大規模言語モデルに適したプライバシ保護機構の展望について考察する。 メンバーシップ推論やモデル逆転攻撃といった重要なプライバシー問題に対処する上での有効性を検討する。 本稿では、最先端のアプローチと今後のトレンドを合成することによって、堅牢でプライバシーに配慮した大規模言語モデルを構築するための基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has revolutionized natural language processing, enabling applications in diverse domains such as healthcare, finance and education. However, the growing reliance on extensive data for training and inference has raised significant privacy concerns, ranging from data leakage to adversarial attacks. This survey comprehensively explores the landscape of privacy-preserving mechanisms tailored for LLMs, including differential privacy, federated learning, cryptographic protocols, and trusted execution environments. We examine their efficacy in addressing key privacy challenges, such as membership inference and model inversion attacks, while balancing trade-offs between privacy and model utility. Furthermore, we analyze privacy-preserving applications of LLMs in privacy-sensitive domains, highlighting successful implementations and inherent limitations. Finally, this survey identifies emerging research directions, emphasizing the need for novel frameworks that integrate privacy by design into the lifecycle of LLMs. By synthesizing state-of-the-art approaches and future trends, this paper provides a foundation for developing robust, privacy-preserving large language models that safeguard sensitive information without compromising performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は自然言語処理に革命をもたらし、医療、金融、教育といった様々な分野の応用を可能にした。 しかし、トレーニングと推論のための広範なデータへの依存度の増加は、データ漏洩から敵攻撃まで、大きなプライバシー上の懸念を引き起こしている。 この調査は、差分プライバシー、フェデレーション学習、暗号プロトコル、信頼できる実行環境など、LLMに適したプライバシ保護メカニズムの展望を包括的に調査する。 本稿では,プライバシとモデルユーティリティ間のトレードオフのバランスを保ちながら,メンバーシップ推論やモデル反転攻撃といった重要なプライバシ問題に対処する上での有効性を検討する。 さらに、プライバシに敏感なドメインにおけるLLMのプライバシ保護アプリケーションを分析し、実装の成功と固有の制限を強調した。 最後に,LLMのライフサイクルにプライバシを設計して統合する新たなフレームワークの必要性を強調し,新たな研究方向性を明らかにする。 本稿では、最先端のアプローチと今後のトレンドを合成することによって、パフォーマンスを損なうことなくセンシティブな情報を安全に保護する、堅牢でプライバシーに配慮した大規模言語モデルを構築する基盤を提供する。

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