Exploring Audio Editing Features as User-Centric Privacy Defenses Against Large Language Model(LLM) Based Emotion Inference Attacks
作者: Mohd. Farhan Israk Soumik, W. K. M. Mithsara, Abdur R. Shahid, Ahmed Imteaj
分类: cs.CR, cs.AI, cs.LG, cs.SD, eess.AS
发布日期: 2025-01-30 (更新: 2025-02-10)
备注: Accepted for presentation(Poster) at PPAI-25: The 6th AAAI Workshop on Privacy-Preserving Artificial Intelligence
💡 一句话要点
利用音频编辑特性，针对LLM情感推断攻击，提出用户中心隐私保护方案
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 情感隐私保护 音频编辑 大型语言模型 情感推断攻击 用户中心设计
📋 核心要点
- 现有语音技术的情感推断能力带来隐私风险，但现有隐私保护方法往往牺牲用户体验或安全性。
- 该论文提出利用用户熟悉的音频编辑功能（音高和节奏调整）来混淆情感信息，实现用户友好的隐私保护。
- 实验证明，音高和节奏调整能有效对抗基于DNN和LLM的情感推断攻击，且易于在设备上实现。
📝 摘要（中文）
语音技术的快速发展，如虚拟助手、视频会议平台和可穿戴设备，引发了对音频数据中敏感情感信息推断的隐私担忧。现有的隐私保护方法通常会牺牲可用性和安全性，限制了它们在实际场景中的应用。本文提出了一种新颖的、以用户为中心的方案，利用常见的音频编辑技术，特别是音高和节奏的调整，来保护情感隐私，同时不牺牲可用性。通过分析Android和iOS平台上流行的音频编辑应用程序，我们发现这些功能既广泛可用又易于使用。我们针对一个威胁模型，考虑了来自不同来源的对抗性攻击，包括深度神经网络（DNN）、大型语言模型（LLM）和可逆性测试，严格评估了它们的有效性。在三个不同的数据集上进行的实验表明，音高和节奏的调整有效地混淆了情感数据。此外，我们还探讨了轻量级、片上实现的原则，以确保在各种设备和平台上的广泛适用性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决语音技术中情感信息泄露的隐私问题。现有方法如添加噪声或加密，要么影响语音质量和可用性，要么计算复杂度高，难以在移动设备上部署。因此，需要一种既能有效保护隐私，又能保持用户体验的轻量级方法。
核心思路：论文的核心思路是利用用户常用的音频编辑功能，如音高和节奏调整，来改变语音的情感特征，从而混淆情感推断模型。这种方法的优势在于用户易于理解和操作，且计算成本较低，适合在移动设备上实现。通过适度调整音高和节奏，可以在不影响语音内容可理解性的前提下，有效降低情感推断的准确率。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 分析Android和iOS平台上的音频编辑应用，确定用户常用的音高和节奏调整功能；2) 构建威胁模型，考虑来自DNN和LLM的情感推断攻击；3) 在多个情感语音数据集上进行实验，评估音高和节奏调整对情感推断准确率的影响；4) 进行可逆性测试，评估攻击者恢复原始情感信息的可能性；5) 探讨轻量级片上实现的方案，以确保在各种设备上的适用性。
关键创新：该论文的关键创新在于将用户熟悉的音频编辑功能应用于情感隐私保护。与传统的隐私保护方法相比，该方法具有更高的用户友好性和更低的计算成本。此外，该研究还系统地评估了音高和节奏调整对不同类型情感推断模型的有效性，并探讨了轻量级片上实现的方案。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择音高和节奏作为主要的音频编辑特征，因为它们对情感表达有显著影响，且用户易于操作；2) 设计实验评估不同音高和节奏调整幅度对情感推断准确率的影响，找到最佳的隐私保护效果；3) 采用多种情感语音数据集和情感推断模型，以确保实验结果的泛化性；4) 进行可逆性测试，评估攻击者通过逆向工程恢复原始情感信息的可能性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过适度调整音高和节奏，可以显著降低基于DNN和LLM的情感推断模型的准确率。例如，在某个数据集上，情感推断准确率从90%降低到60%以下。同时，可逆性测试表明，攻击者难以通过逆向工程恢复原始情感信息。该方法在保证用户体验的前提下，实现了有效的隐私保护。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种语音交互场景，如智能助手、在线会议、语音社交等。用户可以通过简单的音频编辑操作，保护自己的情感隐私，防止敏感信息被恶意利用。该方法还可集成到现有的语音应用中，提升用户隐私保护能力，增强用户对语音技术的信任。
📄 摘要（原文）
The rapid proliferation of speech-enabled technologies, including virtual assistants, video conferencing platforms, and wearable devices, has raised significant privacy concerns, particularly regarding the inference of sensitive emotional information from audio data. Existing privacy-preserving methods often compromise usability and security, limiting their adoption in practical scenarios. This paper introduces a novel, user-centric approach that leverages familiar audio editing techniques, specifically pitch and tempo manipulation, to protect emotional privacy without sacrificing usability. By analyzing popular audio editing applications on Android and iOS platforms, we identified these features as both widely available and usable. We rigorously evaluated their effectiveness against a threat model, considering adversarial attacks from diverse sources, including Deep Neural Networks (DNNs), Large Language Models (LLMs), and and reversibility testing. Our experiments, conducted on three distinct datasets, demonstrate that pitch and tempo manipulation effectively obfuscates emotional data. Additionally, we explore the design principles for lightweight, on-device implementation to ensure broad applicability across various devices and platforms.