Learning to Refuse: Towards Mitigating Privacy Risks in LLMs

📄 arXiv: 2407.10058v2 📥 PDF

作者: Zhenhua Liu, Tong Zhu, Chuanyuan Tan, Wenliang Chen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-14 (更新: 2024-09-16)

💡 一句话要点

提出NAUF框架以解决大型语言模型隐私风险问题

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

关键词: 隐私保护 大型语言模型 机器去学习 名称感知 数据集构建 模型训练 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理私人信息时存在隐私风险，无法有效保护个体数据。
  2. 提出了名称感知去学习框架（NAUF），使模型能够识别需保护的个体信息，避免完全重训练。
  3. 实验结果显示，NAUF的平均去学习评分超越最佳基线方法5.65分，有效保护个人数据。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在理解和生成自然语言方面表现出色，但可能无意中记忆私人信息，带来显著的隐私风险。本研究旨在使LLMs能够保护特定个体的私人数据，而无需完全重训练。我们提出了 eturn，一个包含2492个维基百科个体及其问答对的真实个人数据去学习数据集，以评估机器去学习（MU）方法在现实场景中保护个人数据的能力。此外，我们引入了隐私保护的名称感知去学习框架（NAUF），使模型能够学习哪些个体的信息应受到保护，同时不影响其回答其他无关个体问题的能力。实验结果表明，NAUF在平均去学习评分上达到了最先进的水平，超越了最佳基线方法5.65分，有效保护目标个体的个人数据，同时保持模型的通用能力。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在处理私人信息时可能无意中记忆并泄露个体数据的问题。现有方法通常需要完全重训练，无法灵活应对隐私保护需求。

核心思路：论文提出的名称感知去学习框架（NAUF）允许模型在不影响其回答其他问题能力的情况下，识别并保护特定个体的信息。通过这种方式，模型能够在保持性能的同时，增强隐私保护能力。

技术框架：NAUF框架主要包括数据集构建、去学习算法和模型训练三个模块。数据集 eturn包含2492个个体及其问答对，去学习算法则负责识别和删除特定个体的信息。

关键创新：NAUF的核心创新在于其名称感知机制，使模型能够在不影响整体性能的情况下，有效识别和去除敏感信息。这一机制与传统的去学习方法相比，具有更高的灵活性和适应性。

关键设计：在设计上，NAUF采用了特定的损失函数来平衡去学习与模型性能之间的关系，同时在网络结构上进行了优化，以提高去学习的效率和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NAUF在平均去学习评分上达到了最先进的水平，超越了最佳基线方法5.65分。这一显著提升表明，NAUF能够有效保护目标个体的个人数据，同时保持模型的通用能力，具有重要的实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体、在线客服和医疗记录等需要保护用户隐私的场景。通过有效的隐私保护机制，LLMs可以在不泄露用户信息的情况下，提供高质量的服务，从而增强用户信任和满意度。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) exhibit remarkable capabilities in understanding and generating natural language. However, these models can inadvertently memorize private information, posing significant privacy risks. This study addresses the challenge of enabling LLMs to protect specific individuals' private data without the need for complete retraining. We propose \return, a Real-world pErsonal daTa UnleaRNing dataset, comprising 2,492 individuals from Wikipedia with associated QA pairs, to evaluate machine unlearning (MU) methods for protecting personal data in a realistic scenario. Additionally, we introduce the Name-Aware Unlearning Framework (NAUF) for Privacy Protection, which enables the model to learn which individuals' information should be protected without affecting its ability to answer questions related to other unrelated individuals. Our extensive experiments demonstrate that NAUF achieves a state-of-the-art average unlearning score, surpassing the best baseline method by 5.65 points, effectively protecting target individuals' personal data while maintaining the model's general capabilities.