Taylor Unswift: Secured Weight Release for Large Language Models via Taylor Expansion

📄 arXiv: 2410.05331v2 📥 PDF

作者: Guanchu Wang, Yu-Neng Chuang, Ruixiang Tang, Shaochen Zhong, Jiayi Yuan, Hongye Jin, Zirui Liu, Vipin Chaudhary, Shuai Xu, James Caverlee, Xia Hu

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-10-06 (更新: 2025-03-11)

💡 一句话要点

TaylorMLP：通过泰勒展开实现大语言模型权重安全发布与滥用防御

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型安全 权重保护 泰勒展开 模型滥用防御 所有权保护

📋 核心要点

  1. 现有LLM发布机制在所有权保护和数据隐私之间存在两难，需要新的安全发布方法。
  2. TaylorMLP将LLM权重转化为泰勒级数参数，实现权重安全发布，并可通过调整级数项数控制生成速度，防御滥用。
  3. 实验表明，TaylorMLP可显著增加LLM推理延迟（4倍以上），且能有效防止权重重建攻击。

📝 摘要（中文）

本文提出TaylorMLP，旨在解决大语言模型（LLM）发布的安全困境，现有机制要么损害所有权，要么引发数据隐私问题。TaylorMLP通过将LLM的权重转换为泰勒级数的参数来保护LLM的所有权，开发者可以发布泰勒级数参数而非原始权重，从而确保LLM的安全性。此外，TaylorMLP可以通过调整泰勒级数中的项数来控制生成速度，从而防止LLM被滥用，通过增加项数，可以诱导受保护的LLM以较低的速度生成token。这种延迟有助于LLM开发者防止大规模未经授权的使用。在五个数据集和三个LLM架构上的实验表明，TaylorMLP可使延迟增加4倍以上，同时生成与原始LLM完全匹配的token。后续的防御实验进一步证实，TaylorMLP有效地阻止了用户基于下游数据集重建权重值。

🔬 方法详解

问题定义：当前大语言模型（LLM）的发布面临安全挑战。直接发布模型权重容易导致所有权丢失和模型被滥用，而现有的保护机制往往会损害模型性能或引发数据隐私问题。因此，需要一种既能保护模型所有权，又能防止模型被恶意使用的安全发布方案。

核心思路：TaylorMLP的核心思想是将LLM的权重转换为泰勒级数的参数。开发者不再直接发布原始权重，而是发布泰勒级数的参数。由于泰勒级数可以近似表示原始函数，因此可以在保证模型功能的前提下，隐藏原始权重信息，从而保护模型所有权。此外，通过调整泰勒级数中的项数，可以控制模型的生成速度，从而防止模型被大规模滥用。

技术框架：TaylorMLP主要包含两个阶段：权重转换阶段和推理阶段。在权重转换阶段，首先计算LLM权重的泰勒展开式，然后将泰勒级数的参数作为新的模型参数。在推理阶段，使用泰勒级数近似计算原始LLM的输出。通过调整泰勒级数的项数，可以控制推理速度。项数越多，推理速度越慢，安全性越高。

关键创新：TaylorMLP的关键创新在于利用泰勒展开式对LLM权重进行变换，从而实现权重安全发布和滥用防御。与现有方法相比，TaylorMLP无需对模型结构进行修改，易于部署和使用。此外，TaylorMLP可以通过调整泰勒级数的项数来灵活控制模型的生成速度，从而实现不同级别的安全保护。

关键设计：TaylorMLP的关键设计包括：1) 选择合适的泰勒展开点，以保证泰勒级数的收敛性和近似精度；2) 确定合适的泰勒级数项数，以平衡模型性能和安全性；3) 设计高效的泰勒级数计算方法，以降低推理延迟。论文中具体实现细节未知，但这些是保证方法有效性的关键。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TaylorMLP可以在保证模型性能的前提下，显著增加LLM的推理延迟（超过4倍），从而有效防止模型被滥用。此外，防御实验证实，TaylorMLP可以有效阻止用户基于下游数据集重建原始权重，从而保护模型所有权。具体性能数据和对比基线未知，但整体效果显著。

🎯 应用场景

TaylorMLP可应用于各种需要安全发布的大语言模型场景，例如API服务、模型共享平台等。它可以帮助开发者保护模型所有权，防止模型被盗用或滥用，从而促进LLM的健康发展。此外，该方法还可以应用于其他类型的机器学习模型，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Ensuring the security of released large language models (LLMs) poses a significant dilemma, as existing mechanisms either compromise ownership rights or raise data privacy concerns. To address this dilemma, we introduce TaylorMLP to protect the ownership of released LLMs and prevent their abuse. Specifically, TaylorMLP preserves the ownership of LLMs by transforming the weights of LLMs into parameters of Taylor-series. Instead of releasing the original weights, developers can release the Taylor-series parameters with users, thereby ensuring the security of LLMs. Moreover, TaylorMLP can prevent abuse of LLMs by adjusting the generation speed. It can induce low-speed token generation for the protected LLMs by increasing the terms in the Taylor-series. This intentional delay helps LLM developers prevent potential large-scale unauthorized uses of their models. Empirical experiments across five datasets and three LLM architectures demonstrate that TaylorMLP induces over 4x increase in latency, producing the tokens precisely matched with original LLMs. Subsequent defensive experiments further confirm that TaylorMLP effectively prevents users from reconstructing the weight values based on downstream datasets.