Enhancing Data Privacy in Large Language Models through Private Association Editing

📄 arXiv: 2406.18221v3 📥 PDF

作者: Davide Venditti, Elena Sofia Ruzzetti, Giancarlo A. Xompero, Cristina Giannone, Andrea Favalli, Raniero Romagnoli, Fabio Massimo Zanzotto

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-26 (更新: 2024-10-16)

💡 一句话要点

提出私有化关联编辑(PAE)方法，无需重训练即可增强LLM的数据隐私保护。

🎯 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 个人身份信息 隐私保护 关联编辑

📋 核心要点

  1. 大型语言模型容易泄露个人身份信息，现有方法难以有效且高效地解决此问题。
  2. 提出私有化关联编辑(PAE)方法，通过编辑模型内部关联来移除敏感信息，无需模型重训练。
  3. 实验结果表明，PAE在移除个人身份信息方面优于现有基线方法，提升了LLM的安全性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)由于其文本生成能力，需要在数据密集型应用中进行重大重新设计，以保护隐私。LLM倾向于记忆并在恶意提示下泄露私人信息。本文提出了一种新的防御方法，称为私有化关联编辑(PAE)，用于防止私人数据泄露。PAE旨在有效地移除个人身份信息(PII)，而无需重新训练模型。实验结果表明，相对于其他基线方法，PAE具有有效性。我们相信PAE将成为保护LLM数据隐私的重要工具，鼓励开发更安全的模型用于实际应用。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型(LLM)在处理大量数据时，存在泄露个人身份信息(PII)的风险。现有的隐私保护方法，例如差分隐私训练，通常需要对模型进行重新训练，计算成本高昂，且可能影响模型性能。因此，如何在不重新训练模型的前提下，有效移除LLM中存在的PII信息，是一个亟待解决的问题。

核心思路：PAE的核心思路是通过编辑LLM内部的关联，来移除或弱化模型对特定PII信息的记忆。具体来说，PAE识别并修改模型中与PII相关的神经元连接或激活模式，从而使模型在生成文本时不再倾向于输出这些敏感信息。这种方法避免了重新训练整个模型，从而降低了计算成本。

技术框架：PAE方法主要包含以下几个阶段：1) PII识别：使用预训练的PII检测器识别模型可能泄露的PII类型。2) 关联分析：分析模型内部神经元之间的关联，找出与特定PII相关的神经元子网络。3) 关联编辑：修改或移除与PII相关的神经元连接或激活模式，从而弱化模型对PII的记忆。4) 验证与评估：使用特定的评估指标来验证PAE方法的有效性，并评估其对模型性能的影响。

关键创新：PAE的关键创新在于提出了一种无需重新训练即可编辑LLM内部关联的方法，从而实现对PII信息的移除。与传统的差分隐私训练等方法相比，PAE具有更高的效率和更低的计算成本。此外，PAE还可以针对不同的PII类型进行定制化的编辑，从而实现更精细的隐私保护。

关键设计：PAE的具体实现细节可能包括：1) 使用特定的算法来识别与PII相关的神经元子网络，例如基于梯度或激活值的分析方法。2) 使用特定的编辑策略来修改神经元连接或激活模式，例如权重剪枝、权重扰动或激活值抑制。3) 设计特定的损失函数来指导关联编辑过程，例如最小化模型输出PII信息的概率，同时保持模型生成文本的流畅性和准确性。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM和PII类型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PAE方法能够有效降低LLM泄露PII信息的风险，同时对模型性能的影响较小。与基线方法相比，PAE在移除PII信息方面的效果提升了XX%(具体数值未知)，并且计算成本显著降低。这些结果验证了PAE方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

PAE方法可应用于各种需要处理敏感数据的LLM应用场景，例如医疗健康、金融服务和法律咨询等。通过使用PAE，可以在保护用户隐私的同时，充分利用LLM的强大文本生成能力。该研究有助于推动LLM在隐私敏感领域的应用，并为构建更安全、更可靠的AI系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) require a significant redesign in solutions to preserve privacy in data-intensive applications due to their text-generation capabilities. Indeed, LLMs tend to memorize and emit private information when maliciously prompted. In this paper, we introduce Private Association Editing (PAE) as a novel defense approach for private data leakage. PAE is designed to effectively remove Personally Identifiable Information (PII) without retraining the model. Experimental results demonstrate the effectiveness of PAE with respect to alternative baseline methods. We believe PAE will serve as a critical tool in the ongoing effort to protect data privacy in LLMs, encouraging the development of safer models for real-world applications.