Privacy Meets Explainability: Managing Confidential Data and Transparency Policies in LLM-Empowered Science
作者: Yashothara Shanmugarasa, Shidong Pan, Ming Ding, Dehai Zhao, Thierry Rakotoarivelo
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2025-04-14
备注: 8 pages
💡 一句话要点
DataShield：面向LLM赋能科研的数据泄露检测与隐私策略管理框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 数据隐私 数据泄露检测 隐私策略管理 科研数据安全
📋 核心要点
- LLM在科研中的应用带来数据泄露风险，现有方法缺乏有效的数据泄露检测和隐私策略管理。
- DataShield框架通过检测数据泄露、总结隐私策略和可视化数据流，保障科研数据的安全性。
- 正在进行用户研究，评估DataShield框架在实际科研场景中的可用性、可信度和有效性。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLM）在科学工作流程中变得不可或缺，机密数据的保密性和合乎道德的处理问题日益突出。本文探讨了通过LLM驱动的科学工具暴露数据的风险，这些工具可能会无意中泄露机密信息，包括知识产权和专有数据，这是从科学家角度出发的。我们提出了“DataShield”框架，旨在检测机密数据泄露、总结隐私策略并可视化数据流，从而确保与组织策略和程序保持一致。我们的方法旨在告知科学家关于数据处理实践的信息，使他们能够做出明智的决策并保护敏感信息。目前正在进行与科学家的用户研究，以评估该框架在解决实际隐私挑战方面的可用性、可信度和有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决LLM在科学研究中应用时，由于不当的数据处理导致机密信息泄露的问题。现有方法缺乏对数据泄露的有效检测机制，也难以帮助科研人员理解和遵守复杂的隐私策略，从而增加了数据泄露的风险。
核心思路：DataShield框架的核心思路是通过自动化地检测潜在的数据泄露、总结隐私策略，并以可视化的方式呈现数据流，从而帮助科研人员更好地理解和管理数据隐私。该框架旨在提高科研人员对数据处理实践的认知，并支持他们做出明智的决策，以保护敏感信息。
技术框架：DataShield框架包含三个主要模块：1) 数据泄露检测：用于识别可能包含敏感信息的文本或数据；2) 隐私策略总结：自动提取和总结相关的隐私策略，并以易于理解的方式呈现给用户；3) 数据流可视化：以图形化的方式展示数据的流动路径和处理过程，帮助用户了解数据的使用方式。这三个模块协同工作，为科研人员提供全面的数据隐私保护支持。
关键创新：DataShield的关键创新在于其集成了数据泄露检测、隐私策略总结和数据流可视化三个功能，形成一个全面的数据隐私管理框架。与现有方法相比，DataShield不仅能够检测潜在的数据泄露，还能帮助用户理解和遵守隐私策略，并了解数据的使用方式，从而更有效地保护敏感信息。
关键设计：论文中未明确说明数据泄露检测的具体算法、隐私策略总结的方法以及数据流可视化的技术细节。这些是DataShield框架实现的关键，但具体的设计细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文目前处于用户研究阶段，尚未提供具体的性能数据。研究重点在于评估DataShield框架的可用性、可信度和有效性。未来的研究将侧重于量化DataShield框架在实际科研场景中的数据泄露检测能力和隐私保护效果，并与现有方法进行对比。
🎯 应用场景
DataShield框架可应用于各种涉及敏感数据处理的科研领域，例如生物医学、化学、材料科学等。通过该框架，科研人员可以更好地保护知识产权、专有数据和个人隐私，从而促进科研合作和创新。该框架还有助于提高科研机构的数据安全水平，并确保科研活动符合伦理规范。
📄 摘要（原文）
As Large Language Models (LLMs) become integral to scientific workflows, concerns over the confidentiality and ethical handling of confidential data have emerged. This paper explores data exposure risks through LLM-powered scientific tools, which can inadvertently leak confidential information, including intellectual property and proprietary data, from scientists' perspectives. We propose "DataShield", a framework designed to detect confidential data leaks, summarize privacy policies, and visualize data flow, ensuring alignment with organizational policies and procedures. Our approach aims to inform scientists about data handling practices, enabling them to make informed decisions and protect sensitive information. Ongoing user studies with scientists are underway to evaluate the framework's usability, trustworthiness, and effectiveness in tackling real-world privacy challenges.