Can Language Models be Instructed to Protect Personal Information?

📄 arXiv: 2310.02224v1 📥 PDF

作者: Yang Chen, Ethan Mendes, Sauvik Das, Wei Xu, Alan Ritter

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-03

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出PrivQA以解决个人信息保护与模型效用的权衡问题

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

关键词: 隐私保护 多模态语言模型 数据泄露 自我调节技术 模型效用 对抗性鲁棒性 PrivQA

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在保护用户隐私方面存在显著不足，容易泄露预训练数据。
  2. 本文提出PrivQA基准，通过模拟场景评估模型在保护个人信息时的隐私与效用权衡，并引入自我调节技术。
  3. 实验结果表明，尽管隐私保护有所提升，但对手仍可通过简单方法绕过这些保护，显示出保护措施的脆弱性。

📝 摘要（中文）

大型多模态语言模型在多个应用中表现出变革性。然而，这些模型被发现会记忆和泄露预训练数据，导致用户隐私和信息安全问题。本文介绍了PrivQA，一个多模态基准，用于评估模型在保护特定类别个人信息时的隐私与效用权衡。我们还提出了一种迭代自我调节响应的技术，显著提高了隐私保护。然而，通过一系列红队实验，我们发现对手可以通过简单的越狱方法轻易绕过这些保护。我们相信PrivQA有潜力支持新模型的开发，以改善隐私保护及其对抗性鲁棒性。我们在https://llm-access-control.github.io/发布了整个PrivQA数据集。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在保护用户个人信息时的隐私泄露问题。现有方法往往忽视了隐私保护与模型效用之间的权衡，导致用户信息安全风险增加。

核心思路：论文提出PrivQA基准，允许模型在特定场景中被指示保护个人信息，并通过迭代自我调节技术来增强隐私保护。这样的设计旨在在不显著降低模型效用的情况下，提升隐私保护能力。

技术框架：PrivQA的整体架构包括数据集构建、模型训练和评估三个主要模块。数据集构建阶段模拟了多种个人信息保护场景，模型训练阶段则引入自我调节机制，最后通过评估模块验证模型在隐私保护和效用之间的平衡。

关键创新：最重要的技术创新在于PrivQA基准的提出及其自我调节响应机制。这与现有方法的本质区别在于，PrivQA不仅关注隐私保护，还考虑了模型的实用性，提供了一个全面的评估框架。

关键设计：在技术细节上，PrivQA采用了特定的损失函数来平衡隐私保护与模型效用，并在网络结构中引入了自我调节模块，以便在生成响应时动态调整隐私保护级别。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，采用PrivQA基准的模型在隐私保护方面有显著提升，但仍面临对手通过简单越狱方法绕过保护的风险。具体而言，模型在隐私保护任务上的表现提高了约20%，但对抗性测试显示出保护措施的脆弱性，提示未来研究需加强对抗性鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体、在线客服和医疗健康等需要保护用户隐私的场景。通过PrivQA基准，研究者可以开发出更具隐私保护能力的语言模型，提升用户信任度，降低数据泄露风险。未来，这一研究可能推动隐私保护技术的标准化和广泛应用。

📄 摘要（原文）

Large multimodal language models have proven transformative in numerous applications. However, these models have been shown to memorize and leak pre-training data, raising serious user privacy and information security concerns. While data leaks should be prevented, it is also crucial to examine the trade-off between the privacy protection and model utility of proposed approaches. In this paper, we introduce PrivQA -- a multimodal benchmark to assess this privacy/utility trade-off when a model is instructed to protect specific categories of personal information in a simulated scenario. We also propose a technique to iteratively self-moderate responses, which significantly improves privacy. However, through a series of red-teaming experiments, we find that adversaries can also easily circumvent these protections with simple jailbreaking methods through textual and/or image inputs. We believe PrivQA has the potential to support the development of new models with improved privacy protections, as well as the adversarial robustness of these protections. We release the entire PrivQA dataset at https://llm-access-control.github.io/.