論文の概要: Mitigating Sensitive Information Leakage in LLMs4Code through Machine Unlearning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05739v1
- Date: Sun, 09 Feb 2025 01:50:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:36:25.359326
- Title: Mitigating Sensitive Information Leakage in LLMs4Code through Machine Unlearning
- Title（参考訳）: 機械学習によるLLMs4Codeの知覚情報漏洩の軽減
- Authors: Ruotong Geng, Mingyang Geng, Shangwen Wang, Haotian Wang, Zhipeng Lin, Dezun Dong,
- Abstract要約: コードのためのLanguage Models for Code (LLMs4Code)は、コード生成タスクに優れており、巨大なソフトウェア開発の負担から開発者をリリースすることを約束している。
これらのモデルは、トレーニング中に埋め込まれた機密情報が漏洩する可能性があるため、重大なプライバシーリスクに悩まされていることが示されている。
マシンアンラーニングは、モデルが完全なリトレーニングなしにセンシティブな情報を“忘れる”ことによって、有望なソリューションとして浮上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.974072640812041
- License:
- Abstract: Large Language Models for Code (LLMs4Code) excel at code generation tasks, yielding promise to release developers from huge software development burdens. Nonetheless, these models have been shown to suffer from the significant privacy risks due to the potential leakage of sensitive information embedded during training, known as the memorization problem. Addressing this issue is crucial for ensuring privacy compliance and upholding user trust, but till now there is a dearth of dedicated studies in the literature that focus on this specific direction. Recently, machine unlearning has emerged as a promising solution by enabling models to "forget" sensitive information without full retraining, offering an efficient and scalable approach compared to traditional data cleaning methods. In this paper, we empirically evaluate the effectiveness of unlearning techniques for addressing privacy concerns in LLMs4Code.Specifically, we investigate three state-of-the-art unlearning algorithms and three well-known open-sourced LLMs4Code, on a benchmark that takes into consideration both the privacy data to be forgotten as well as the code generation capabilites of these models. Results show that it is feasible to mitigate the privacy concerns of LLMs4Code through machine unlearning while maintain their code generation capabilities at the same time. We also dissect the forms of privacy protection/leakage after unlearning and observe that there is a shift from direct leakage to indirect leakage, which underscores the need for future studies addressing this risk.
- Abstract（参考訳）: コードのためのLanguage Models for Code (LLMs4Code)は、コード生成タスクに優れており、巨大なソフトウェア開発の負担から開発者を解放することを約束している。
それでも、これらのモデルは、記憶問題として知られるトレーニング中に埋め込まれた機密情報の潜在的漏洩により、重大なプライバシーリスクに悩まされていることが示されている。
この問題に対処することは、プライバシーの遵守を確実にし、ユーザーの信頼を維持するために重要である。
近年、マシンアンラーニングは、モデルが完全なリトレーニングをせずに機密情報を“忘れる”ことを可能にし、従来のデータクリーニング方法と比較して効率的でスケーラブルなアプローチを提供することによって、有望なソリューションとして浮上している。
本稿では,LLMs4Codeにおけるプライバシー問題に対処するためのアンラーニング手法の有効性を実証的に評価する。特に,これらのモデルのコード生成キャパビライトだけでなく,忘れるべきプライバシーデータも考慮したベンチマークにおいて,最先端の3つの未学習アルゴリズムと有名な3つのLLMs4Codeについて検討する。
結果は、LLMs4Codeのプライバシに関する懸念を機械学習を通じて軽減し、同時にコード生成機能を維持することが可能であることを示している。
我々はまた、未学習の後のプライバシー保護/漏えいの形式を識別し、直接リークから間接リークへの移行があることを観察し、このリスクに対処する将来の研究の必要性を浮き彫りにしている。
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