論文の概要: Position Paper: Rethinking Privacy in RL for Sequential Decision-making in the Age of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11511v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 10:45:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 14:36:58.747606
• Title: Position Paper: Rethinking Privacy in RL for Sequential Decision-making in the Age of LLMs
• Title（参考訳）: ポジションペーパー:LDM時代のシークエンシャル意思決定におけるRLのプライバシ再考
• Authors: Flint Xiaofeng Fan, Cheston Tan, Roger Wattenhofer, Yew-Soon Ong,
• Abstract要約: マルチスケール保護,行動パターン保護,協調プライバシ保護,コンテキスト認識適応という,4つの基本原則に基づいて構築された新たなプライバシパラダイムについて論じる。 これらの原則は、医療、自動運転車、およびLSMによる意思決定支援システムのような高度な領域において、RLシステムがより広く普及するにつれて、プライバシー、実用性、解釈可能性の間に固有の緊張関係を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.828146821060265
• License:
• Abstract: The rise of reinforcement learning (RL) in critical real-world applications demands a fundamental rethinking of privacy in AI systems. Traditional privacy frameworks, designed to protect isolated data points, fall short for sequential decision-making systems where sensitive information emerges from temporal patterns, behavioral strategies, and collaborative dynamics. Modern RL paradigms, such as federated RL (FedRL) and RL with human feedback (RLHF) in large language models (LLMs), exacerbate these challenges by introducing complex, interactive, and context-dependent learning environments that traditional methods do not address. In this position paper, we argue for a new privacy paradigm built on four core principles: multi-scale protection, behavioral pattern protection, collaborative privacy preservation, and context-aware adaptation. These principles expose inherent tensions between privacy, utility, and interpretability that must be navigated as RL systems become more pervasive in high-stakes domains like healthcare, autonomous vehicles, and decision support systems powered by LLMs. To tackle these challenges, we call for the development of new theoretical frameworks, practical mechanisms, and rigorous evaluation methodologies that collectively enable effective privacy protection in sequential decision-making systems.
• Abstract（参考訳）: 重要な現実世界のアプリケーションにおける強化学習(RL)の台頭は、AIシステムにおけるプライバシの根本的な再考を要求する。 孤立したデータポイントを保護するように設計された従来のプライバシフレームワークは、時間的パターンや行動戦略、協調的ダイナミクスからセンシティブな情報が現れる、シーケンシャルな意思決定システムでは不足している。 大規模言語モデル(LLM)における人間からのフィードバック(RLHF)による連合RL(FedRL)やRL(RL)のような現代のRLパラダイムは、従来の手法では扱えない複雑でインタラクティブでコンテキストに依存した学習環境を導入することで、これらの課題を悪化させる。 本稿では,マルチスケール保護,行動パターン保護,協調的プライバシ保護,コンテキスト認識適応という,4つの基本原則に基づく新たなプライバシパラダイムについて論じる。 これらの原則は、医療、自動運転車、およびLSMによる意思決定支援システムのような高度な領域において、RLシステムがより広く普及するにつれて、プライバシー、実用性、解釈可能性の間に固有の緊張関係を浮き彫りにする。 これらの課題に対処するために、シーケンシャルな意思決定システムにおける効果的なプライバシ保護を可能にする新しい理論的枠組み、実践的メカニズム、厳密な評価手法の開発を求める。

関連論文リスト

• Privacy-Preserving Large Language Models: Mechanisms, Applications, and Future Directions [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T00:24:09Z)
• FEDLAD: Federated Evaluation of Deep Leakage Attacks and Defenses [50.921333548391345]
  フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、分散型機械学習パラダイムをプライバシ保護するものだ。 近年の研究では、Deep Leakageと呼ばれる勾配技術によって、民間の真実データを復元できることが判明している。 本稿では、Deep Leakage攻撃と防御を評価するための総合的なベンチマークであるFEDLAD Framework(Federated Evaluation of Deep Leakage Attacks and Defenses)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T11:42:26Z)
• Privacy in Federated Learning [0.0]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散機械学習における重要な進歩である。 この章では、データ再構成のリスク、モデル反転攻撃、メンバシップ推論など、FLの中核的なプライバシに関する懸念を掘り下げている。 モデル精度とプライバシのトレードオフを調べ、実践的な実装においてこれらの要因のバランスをとることの重要性を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T18:41:58Z)
• Reinforcement Learning-Based Approaches for Enhancing Security and Resilience in Smart Control: A Survey on Attack and Defense Methods [0.3626013617212667]
  強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、現実世界の経験に基づいて意思決定を行うことを学ぶ。 本稿では、敵のRL脅威を概観し、これらのアプリケーションを保護するための効果的な防御戦略を概説する。 スマートグリッドとスマートホームシナリオに集中することにより、この調査は、ML開発者と研究者にRLアプリケーションを保護するために必要な洞察を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T21:48:50Z)
• Conservative and Risk-Aware Offline Multi-Agent Reinforcement Learning [33.48496141312585]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、次世代無線ネットワークのような複雑なエンジニアリングシステムの制御と最適化に広く採用されている。 RLを採用する上で重要な課題は、物理的環境への直接アクセスの必要性である。 本稿では、分散RLと保守的Q-ラーニングを統合したオフラインMARL方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T12:49:22Z)
• Hierarchical Framework for Interpretable and Probabilistic Model-Based Safe Reinforcement Learning [1.3678669691302048]
  本稿では,安全クリティカルシステムにおける深層強化学習の新たなアプローチを提案する。 確率論的モデリングと強化学習の利点と、解釈可能性の利点を兼ね備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T20:30:57Z)
• Safe Multi-agent Learning via Trapping Regions [89.24858306636816]
  我々は、動的システムの定性理論から知られているトラップ領域の概念を適用し、分散学習のための共同戦略空間に安全セットを作成する。 本稿では,既知の学習力学を持つシステムにおいて,候補がトラップ領域を形成することを検証するための二分分割アルゴリズムと,学習力学が未知のシナリオに対するサンプリングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T14:47:52Z)
• Reinforcement Learning with Stepwise Fairness Constraints [50.538878453547966]
  本稿では,段階的公正性制約を伴う強化学習について紹介する。 我々は、ポリシーの最適性と公正性違反に関して、強力な理論的保証を持つ学習アルゴリズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-08T04:06:23Z)
• Privacy and Robustness in Federated Learning: Attacks and Defenses [74.62641494122988]
  このトピックに関する最初の包括的な調査を実施します。 FLの概念の簡潔な紹介と、1脅威モデル、2堅牢性に対する中毒攻撃と防御、3プライバシーに対する推論攻撃と防御、というユニークな分類学を通じて、私たちはこの重要なトピックのアクセス可能なレビューを提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T12:11:45Z)
• EMaQ: Expected-Max Q-Learning Operator for Simple Yet Effective Offline and Online RL [48.552287941528]
  オフ・ポリティクス強化学習は、意思決定ポリシーのサンプル効率の学習を約束する。 オフラインのRL設定では、標準のオフポリシーのRLメソッドは大幅に性能が低下する。 本稿では,提案アルゴリズムとより密接な関係を持つ期待値Q-Learning(EMaQ)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-21T21:13:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。