論文の概要: Evaluating Apple Intelligence's Writing Tools for Privacy Against Large Language Model-Based Inference Attacks: Insights from Early Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03870v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 12:01:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.312668
• Title: Evaluating Apple Intelligence's Writing Tools for Privacy Against Large Language Model-Based Inference Attacks: Insights from Early Datasets
• Title（参考訳）: Appleインテリジェンスによる大規模言語モデルベース推論攻撃に対するプライバシのためのプライバシ記述ツールの評価:早期データセットからの考察
• Authors: Mohd. Farhan Israk Soumik, Syed Mhamudul Hasan, Abdur R. Shahid,
• Abstract要約: 悪意のある目的のためにテキストから感情を推測するLarge Language Model(LLM)の誤用は、ユーザのプライバシに重大な脅威をもたらす。 我々は、iPhone、iPad、MacBookにまたがって統合されたApple Intelligenceの筆記ツールが、リライトやトーン調整などのテキスト修正によってこれらのリスクを軽減する可能性について検討する。 本研究は,ユーザプライバシを高めるために,情緒的コンテンツを動的に中和する,将来の適応的書き換えシステムの基礎を築いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The misuse of Large Language Models (LLMs) to infer emotions from text for malicious purposes, known as emotion inference attacks, poses a significant threat to user privacy. In this paper, we investigate the potential of Apple Intelligence's writing tools, integrated across iPhone, iPad, and MacBook, to mitigate these risks through text modifications such as rewriting and tone adjustment. By developing early novel datasets specifically for this purpose, we empirically assess how different text modifications influence LLM-based detection. This capability suggests strong potential for Apple Intelligence's writing tools as privacy-preserving mechanisms. Our findings lay the groundwork for future adaptive rewriting systems capable of dynamically neutralizing sensitive emotional content to enhance user privacy. To the best of our knowledge, this research provides the first empirical analysis of Apple Intelligence's text-modification tools within a privacy-preservation context with the broader goal of developing on-device, user-centric privacy-preserving mechanisms to protect against LLMs-based advanced inference attacks on deployed systems.
• Abstract（参考訳）: 感情推論攻撃として知られる悪意のある目的のためにテキストから感情を推測するLarge Language Model(LLM)の誤用は、ユーザのプライバシに重大な脅威をもたらす。 本稿では,iPhone,iPad,MacBook間で統合されたAppleインテリジェンスの筆記ツールが,リライトやトーン調整などのテキスト修正によってこれらのリスクを軽減する可能性について検討する。 この目的に特化して、初期の新しいデータセットを開発することにより、異なるテキスト修正がLLMベースの検出にどのように影響するかを実証的に評価する。 この能力は、プライバシ保護メカニズムとしてApple Intelligenceの書き込みツールに強い可能性を示唆している。 本研究は,ユーザプライバシを高めるために,情緒的コンテンツを動的に中和する,将来の適応的書き換えシステムの基礎を築いた。 我々の知る限り、この研究は、Apple Intelligenceのテキスト修正ツールをプライバシ保護コンテキスト内で初めて実証分析し、デプロイされたシステムに対するLSMベースの高度な推論攻撃から保護するためのデバイス上でのユーザー中心のプライバシ保護メカニズムを開発するという、より広範な目標を達成する。

関連論文リスト

• Privacy Preservation in Gen AI Applications [0.0]
  LLM(Large Language Models)は、意図せずユーザインタラクションからPII(Personally Identible Information)を吸収し、明らかにする。 ディープニューラルネットワークの複雑さは、プライベート情報の意図しない保存とリリースの追跡や停止を困難にしている。 本研究では,データ抽出やモデルインバージョン,メンバシップ推論といった攻撃を通じて生成AIの弱点を検出することで,これらの問題に対処する。 LLMを扱う前にPIIを識別、変更、削除する手法を使用することで、機能を犠牲にすることなくプライバシを確保する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-12T06:19:37Z)
• Exploring Audio Editing Features as User-Centric Privacy Defenses Against Large Language Model(LLM) Based Emotion Inference Attacks [0.0]
  既存のプライバシ保護手法はユーザビリティとセキュリティを侵害し、現実的なシナリオでの採用を制限する。 本稿では,ユーザビリティを犠牲にすることなく,感情的プライバシを保護するために,親しみやすい音声編集技術,特にピッチとテンポ操作を活用する,ユーザ中心のアプローチを提案する。 3つの異なるデータセットを用いて実験を行い、ピッチとテンポの操作が感情データを効果的に難なくすることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T20:07:44Z)
• Is On-Device AI Broken and Exploitable? Assessing the Trust and Ethics in Small Language Models [1.5953412143328967]
  オンデバイス人工知能(AI)の信頼性と倫理的意味を調査するための第1報について述べる。 以上の結果から,デバイス上のSLMは信頼性が著しく低く,特にステレオタイプ,不公平,プライバシブリーチング行動が顕著であることがわかった。 本研究は、デバイス上でのSLMの倫理的保護が欠如していることを示し、有害なコンテンツを生成する能力を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-08T05:45:42Z)
• NAP^2: A Benchmark for Naturalness and Privacy-Preserving Text Rewriting by Learning from Human [56.46355425175232]
  我々は,人間によって使用される2つの共通戦略を用いて,機密テキストの衛生化を提案する。 我々は,クラウドソーシングと大規模言語モデルの利用を通じて,NAP2という最初のコーパスをキュレートする。 匿名化に関する以前の研究と比較すると、人間に触発されたアプローチはより自然な書き直しをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T05:07:44Z)
• PrivacyMind: Large Language Models Can Be Contextual Privacy Protection Learners [81.571305826793]
  コンテキストプライバシ保護言語モデル(PrivacyMind)を紹介する。 我々の研究はモデル設計に関する理論的分析を提供し、様々な手法をベンチマークする。 特に、肯定的な例と否定的な例の両方による命令チューニングは、有望な方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T22:37:01Z)
• Red Teaming Language Model Detectors with Language Models [114.36392560711022]
  大規模言語モデル(LLM)は、悪意のあるユーザによって悪用された場合、重大な安全性と倫理的リスクをもたらす。 近年,LLM生成テキストを検出し,LLMを保護するアルゴリズムが提案されている。 1) LLMの出力中の特定の単語を, 文脈が与えられたシノニムに置き換えること, 2) 生成者の書き方を変更するための指示プロンプトを自動で検索すること,である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T10:08:37Z)
• Can AI-Generated Text be Reliably Detected? [50.95804851595018]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションで非常によく機能します。 盗作、偽ニュースの発生、スパムなどの活動においてこれらのモデルが誤用される可能性があることは、彼らの責任ある使用に対する懸念を引き起こしている。 我々は、攻撃者の存在下で、これらのAIテキスト検出装置の堅牢性を強調テストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-17T17:53:19Z)
• Paralinguistic Privacy Protection at the Edge [5.349852254138085]
  EDGYは高次元音声データを変換・フィルタリングする表現学習フレームワークで,クラウドへのオフロードに先立ってエッジの感度特性を識別・保持する。 その結果, EDGYは数ミリ秒で動作し, ABXスコアは0.2%向上し, 生音声信号から言語表現を学習する際のペナルティは最小限に抑えられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T14:11:35Z)

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。