Privacy in Fine-tuning Large Language Models: Attacks, Defenses, and Future Directions

📄 arXiv: 2412.16504v2 📥 PDF

作者: Hao Du, Shang Liu, Lele Zheng, Yang Cao, Atsuyoshi Nakamura, Lei Chen

分类: cs.AI

发布日期: 2024-12-21 (更新: 2025-04-06)

备注: accepted by PAKDD2025

💡 一句话要点

综述：针对微调大语言模型的隐私攻击、防御及未来方向

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

关键词: 大语言模型 微调 隐私保护 差分隐私 联邦学习 成员推理攻击 数据提取攻击

📋 核心要点

  1. 现有微调大型语言模型的方法面临隐私泄露风险，尤其是在处理敏感数据时，容易遭受成员推理、数据提取等攻击。
  2. 本文旨在全面分析微调LLM过程中的隐私挑战，并对现有的防御机制进行评估，为未来研究提供方向。
  3. 通过对现有攻击和防御手段的分析，论文指出了当前研究的不足，并提出了未来隐私保护微调方法的发展方向。

📝 摘要（中文）

微调已成为利用大型语言模型（LLM）执行特定下游任务的关键过程，使这些模型能够在各个领域实现最先进的性能。然而，微调过程通常涉及敏感数据集，从而引入了隐私风险，这些风险利用了此阶段的独特特征。本文全面综述了与微调LLM相关的隐私挑战，重点介绍了针对各种隐私攻击的漏洞，包括成员推理攻击、数据提取攻击和后门攻击。我们进一步回顾了旨在减轻微调阶段隐私风险的防御机制，例如差分隐私、联邦学习和知识遗忘，讨论了它们在解决隐私风险和维持模型效用方面的有效性和局限性。通过识别现有研究中的关键差距，我们强调了挑战，并提出了推进用于微调LLM的隐私保护方法的发展方向，从而促进它们在各种应用中的负责任使用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在微调大型语言模型（LLM）过程中，由于使用了包含敏感信息的训练数据而导致的隐私泄露问题。现有方法在微调LLM时，容易受到各种隐私攻击，例如成员推理攻击、数据提取攻击和后门攻击，从而暴露训练数据中的敏感信息。这些攻击利用了微调过程的特性，使得LLM更容易记住训练数据中的特定样本，从而导致隐私泄露。

核心思路：论文的核心思路是对现有的针对微调LLM的隐私攻击和防御机制进行全面的综述和分析。通过对各种攻击手段和防御策略的深入研究，论文旨在识别当前研究中的关键差距，并为未来研究提供方向，从而促进隐私保护的LLM微调方法的发展。论文强调了在模型效用和隐私保护之间进行权衡的重要性。

技术框架：本文献综述主要包含以下几个模块：1）介绍微调LLM的背景和重要性；2）详细阐述针对微调LLM的各种隐私攻击，包括成员推理攻击、数据提取攻击和后门攻击；3）回顾现有的防御机制，例如差分隐私、联邦学习和知识遗忘；4）讨论现有方法的有效性和局限性；5）提出未来研究方向和挑战。

关键创新：论文的主要创新在于对微调LLM的隐私问题进行了全面的梳理和分析，并提出了未来研究方向。与以往的研究相比，本文更加关注微调过程中的隐私风险，并对现有的防御机制进行了深入的评估。此外，论文还强调了在模型效用和隐私保护之间进行权衡的重要性，并提出了未来研究需要关注的关键问题。

关键设计：本文献综述没有涉及具体的技术设计，而是对现有的技术进行了梳理和分析。论文对各种隐私攻击和防御机制的原理、优缺点和适用场景进行了详细的描述。例如，对于差分隐私，论文讨论了其在微调LLM中的应用，以及如何选择合适的隐私预算来平衡模型效用和隐私保护。对于联邦学习，论文讨论了其在保护训练数据隐私方面的优势，以及如何解决非独立同分布（Non-IID）数据带来的挑战。

📊 实验亮点

本文献综述系统地总结了针对微调LLM的隐私攻击手段，并分析了现有防御方法的优缺点。通过对比不同防御机制在抵抗不同类型攻击时的效果，为研究人员选择合适的隐私保护策略提供了参考。此外，论文还指出了未来研究的重点方向，例如开发更高效的隐私保护微调算法。

🎯 应用场景

该研究成果对涉及敏感数据的大语言模型微调具有重要意义，例如医疗、金融、法律等领域。通过采用更有效的隐私保护方法，可以安全地利用LLM提升特定任务的性能，同时避免用户隐私泄露，促进LLM在各行业的负责任应用。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning has emerged as a critical process in leveraging Large Language Models (LLMs) for specific downstream tasks, enabling these models to achieve state-of-the-art performance across various domains. However, the fine-tuning process often involves sensitive datasets, introducing privacy risks that exploit the unique characteristics of this stage. In this paper, we provide a comprehensive survey of privacy challenges associated with fine-tuning LLMs, highlighting vulnerabilities to various privacy attacks, including membership inference, data extraction, and backdoor attacks. We further review defense mechanisms designed to mitigate privacy risks in the fine-tuning phase, such as differential privacy, federated learning, and knowledge unlearning, discussing their effectiveness and limitations in addressing privacy risks and maintaining model utility. By identifying key gaps in existing research, we highlight challenges and propose directions to advance the development of privacy-preserving methods for fine-tuning LLMs, promoting their responsible use in diverse applications.