論文の概要: A Study of Privacy-preserving Language Modeling Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15421v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 10:22:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.277648
• Title: A Study of Privacy-preserving Language Modeling Approaches
• Title（参考訳）: プライバシ保護言語モデリング手法に関する研究
• Authors: Pritilata Saha, Abhirup Sinha,
• Abstract要約: 言語モデルにおけるプライバシの保護は、重要な研究領域となっている。 本研究は,プライバシ保護言語モデリングのアプローチを包括的に研究する。 本研究の結果は,プライバシ保護言語モデリングに関する継続的な研究に寄与している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent developments in language modeling have increased their use in various applications and domains. Language models, often trained on sensitive data, can memorize and disclose this information during privacy attacks, raising concerns about protecting individuals' privacy rights. Preserving privacy in language models has become a crucial area of research, as privacy is one of the fundamental human rights. Despite its significance, understanding of how much privacy risk these language models possess and how it can be mitigated is still limited. This research addresses this by providing a comprehensive study of the privacy-preserving language modeling approaches. This study gives an in-depth overview of these approaches, highlights their strengths, and investigates their limitations. The outcomes of this study contribute to the ongoing research on privacy-preserving language modeling, providing valuable insights and outlining future research directions.
• Abstract（参考訳）: 言語モデリングの最近の進歩は、様々なアプリケーションやドメインでの使用を増やしている。 センシティブなデータに基づいてトレーニングされる言語モデルは、プライバシ攻撃中にこの情報を記憶し、開示し、個人のプライバシの権利を保護することへの懸念を提起する。 言語モデルにおけるプライバシの保護は、プライバシが基本的人権の1つであるため、重要な研究領域となっている。 その重要性にもかかわらず、これらの言語モデルがどの程度のプライバシーリスクを持ち、それを緩和できるかを理解することは依然として限られている。 本研究は,プライバシ保護言語モデリングのアプローチを包括的に研究することによって,この問題に対処する。 本研究は,これらのアプローチを詳細に概説し,その強みを強調し,限界について検討する。 本研究の結果は、プライバシー保護言語モデリングの現在進行中の研究に寄与し、貴重な洞察を提供し、今後の研究方向性を概説するものである。

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