Privacy Preservation in Gen AI Applications

📄 arXiv: 2504.09095v1 📥 PDF

作者: Swetha S, Ram Sundhar K Shaju, Rakshana M, Ganesh R, Balavedhaa S, Thiruvaazhi U

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-04-12

💡 一句话要点

针对生成式AI应用的隐私保护，提出防御数据泄露攻击的隐私保护框架

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

关键词: 隐私保护 生成式AI 大型语言模型 个人身份信息 数据泄露

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型（LLM）容易泄露训练数据中的个人身份信息（PII），对用户隐私构成严重威胁。
  2. 提出一种隐私保护的生成式AI应用，通过在处理LLM之前识别、修改或删除PII来保护用户隐私，同时尽量减少对模型性能的影响。
  3. 研究评估了主流云平台（如Azure、Google Cloud和AWS）提供的隐私保护工具，并为生成式AI系统的隐私保护提供指导。

📝 摘要（中文）

随着生成式人工智能（AI）和大型语言模型（LLM）的快速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了革命性进展，并在客户服务、医疗保健和金融等行业得到了广泛应用。然而，由于LLM在大型数据集上训练，可能无意中吸收并泄露用户交互中的个人身份信息（PII），这些能力也引发了严重的隐私问题。深度神经网络的复杂性使得追踪或阻止私人信息的意外存储和发布变得困难，这引发了对AI驱动数据隐私和安全的严重担忧。本研究通过数据提取、模型反演和成员推理等攻击来检测生成式AI的弱点。然后，开发了一种能够抵抗这些攻击的隐私保护生成式AI应用。它通过在处理LLM之前使用识别、修改或删除PII的方法来确保隐私，同时不牺牲功能。为了确定微软Azure、谷歌云和AWS等云平台为保护AI应用提供的隐私工具的效果，该研究还对这些技术进行了评估。最终，本研究为生成式AI系统提供了一个基本的隐私范例，重点关注数据安全和道德AI实施，并为更安全和负责任地使用这些工具打开了大门。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决生成式AI应用中，大型语言模型（LLM）可能泄露用户个人身份信息（PII）的问题。现有方法难以有效追踪和阻止PII的泄露，并且在保护隐私的同时，可能会严重影响模型的性能和可用性。攻击方法包括数据提取、模型反演和成员推理等。

核心思路：论文的核心思路是在LLM处理数据之前，对输入数据进行预处理，识别、修改或删除其中的PII，从而防止LLM学习和泄露敏感信息。目标是在保护隐私的同时，尽可能地保留数据的有用信息，避免对LLM的生成质量产生过大的负面影响。

技术框架：该隐私保护框架主要包含以下几个阶段：1) PII识别：使用命名实体识别（NER）等技术识别输入文本中的PII。2) PII修改/删除：根据隐私策略，对识别出的PII进行修改（例如，泛化、替换）或直接删除。3) LLM处理：将经过预处理的文本输入到LLM中进行生成任务。4) 输出后处理（可选）：对LLM的输出进行后处理，以进一步增强隐私保护，例如，检查输出中是否包含泄露的PII。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种通用的隐私保护框架，该框架可以在不修改LLM本身的情况下，有效地防止PII泄露。此外，该论文还对主流云平台提供的隐私保护工具进行了评估，为开发者选择合适的工具提供了参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1) PII识别器的选择和配置：选择合适的NER模型，并根据具体的应用场景进行微调。2) PII修改/删除策略的设计：根据隐私需求和数据敏感程度，设计合适的修改或删除策略。例如，可以使用差分隐私技术来控制PII泄露的风险。3) 评估指标的选择：使用合适的指标来评估隐私保护效果和模型性能，例如，PII泄露率、生成质量等。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的隐私保护框架的有效性。实验结果表明，该框架能够在显著降低PII泄露风险的同时，保持较高的生成质量。此外，论文还对不同云平台提供的隐私保护工具进行了对比评估，为开发者提供了有价值的参考信息。具体的性能数据和提升幅度在论文中未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种涉及生成式AI的场景，例如智能客服、医疗诊断、金融风控等。通过保护用户隐私，可以提高用户对AI系统的信任度，促进AI技术的广泛应用。此外，该研究还可以为AI伦理和监管提供参考，推动AI技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

The ability of machines to comprehend and produce language that is similar to that of humans has revolutionized sectors like customer service, healthcare, and finance thanks to the quick advances in Natural Language Processing (NLP), which are fueled by Generative Artificial Intelligence (AI) and Large Language Models (LLMs). However, because LLMs trained on large datasets may unintentionally absorb and reveal Personally Identifiable Information (PII) from user interactions, these capabilities also raise serious privacy concerns. Deep neural networks' intricacy makes it difficult to track down or stop the inadvertent storing and release of private information, which raises serious concerns about the privacy and security of AI-driven data. This study tackles these issues by detecting Generative AI weaknesses through attacks such as data extraction, model inversion, and membership inference. A privacy-preserving Generative AI application that is resistant to these assaults is then developed. It ensures privacy without sacrificing functionality by using methods to identify, alter, or remove PII before to dealing with LLMs. In order to determine how well cloud platforms like Microsoft Azure, Google Cloud, and AWS provide privacy tools for protecting AI applications, the study also examines these technologies. In the end, this study offers a fundamental privacy paradigm for generative AI systems, focusing on data security and moral AI implementation, and opening the door to a more secure and conscientious use of these tools.