Data Defenses Against Large Language Models
作者: William Agnew, Harry H. Jiang, Cella Sum, Maarten Sap, Sauvik Das
分类: cs.CL, cs.CR, cs.CY
发布日期: 2024-10-17
🔗 代码/项目: GITHUB | PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出数据防御方法，通过对抗性提示注入，保护数据免受大型语言模型的不当推断。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 数据防御 对抗性提示 隐私保护 版权保护
📋 核心要点
- 大型语言模型的推理能力被滥用，造成伦理问题，但现有缓解措施依赖于行动迟缓或缺乏动机的机构。
- 提出数据防御策略，通过对抗性提示注入，使数据所有者能够直接阻止大型语言模型对其数据进行不当推理。
- 实验验证了数据防御的有效性、效率和鲁棒性，并讨论了其安全影响和未来研究方向。
📝 摘要（中文）
大型语言模型在文本推理方面表现出色，可以提取信息、总结信息或生成额外文本。这些推理能力涉及监视、劳动力转移和知识产权/版权盗窃等一系列伦理危害。虽然已经提出了许多政策、法律和技术缓解措施来应对这些危害，但这些措施通常需要机构的合作，而这些机构的行动速度慢于技术进步，或者几乎没有动力采取行动来应对这些危害（即创建大型语言模型并从中获利的公司）。在本文中，我们定义并构建了“数据防御”——一种新颖的策略，可以直接授权数据所有者阻止大型语言模型对其数据进行推理。我们通过开发一种自动生成对抗性提示注入的方法来创建数据防御，当添加到输入文本时，该方法可以显著降低大型语言模型准确推断输入文本主题的个人身份信息或在推理中使用受版权保护的文本的能力。我们研究了启用这种直接抵抗大型语言模型推理的伦理问题，并认为，使抵抗和颠覆大型语言模型的数据防御能够实现重要价值，例如数据所有权、数据主权和对人工智能系统的民主控制。我们验证了我们的数据防御生成成本低廉且速度快，适用于最新的商业和开源大型语言模型，能够抵抗对策，并且对几种不同的攻击设置具有鲁棒性。最后，我们考虑了大型语言模型数据防御的安全影响，并概述了该领域的几个未来研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）未经授权地从数据中推断敏感信息或使用受版权保护内容的问题。现有方法依赖于政策或LLM提供商的合作，但这些方法通常滞后于技术发展，或者缺乏足够的激励来保护数据所有者的权益。因此，数据所有者缺乏有效的手段来保护自己的数据免受LLM的侵害。
核心思路：论文的核心思路是赋予数据所有者直接防御LLM推理的能力，通过在数据中注入对抗性提示，干扰LLM的推理过程，使其无法准确提取个人身份信息或使用受版权保护的内容。这种方法的核心在于生成能够有效欺骗LLM的对抗性提示，而无需依赖外部机构的干预。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 定义需要保护的数据（例如，包含个人身份信息的文本或受版权保护的文本）；2) 自动生成对抗性提示注入，这些提示被设计成能够干扰LLM的推理过程；3) 将生成的对抗性提示添加到原始数据中，形成“数据防御”；4) 使用经过防御的数据测试LLM的推理能力，评估防御效果；5) 迭代优化对抗性提示的生成过程，提高防御的鲁棒性。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种数据防御策略，允许数据所有者主动保护自己的数据免受LLM的不当推理。与传统的被动防御方法不同，该方法直接作用于数据本身，通过对抗性提示注入来干扰LLM的推理过程。此外，论文还提出了一种自动生成对抗性提示的方法，降低了数据防御的实施成本。
关键设计：对抗性提示的生成是该方法的核心。具体的技术细节未知，但可以推测可能使用了梯度下降等优化算法，目标是找到能够最大程度降低LLM推理准确率的提示。此外，论文还考虑了防御的鲁棒性，例如，对抗性提示需要能够抵抗LLM的微调或对抗训练等防御措施。损失函数的设计可能包括衡量LLM推理准确率的指标，以及衡量对抗性提示的扰动程度的正则化项。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文验证了数据防御策略的有效性，表明通过对抗性提示注入可以显著降低LLM推理个人身份信息和使用受版权保护文本的准确性。实验结果表明，该方法生成速度快、成本低廉，并且对最新的商业和开源LLM有效。此外，该方法还具有一定的鲁棒性，能够抵抗一些常见的对抗性攻击。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于保护个人隐私数据、防止版权内容被LLM滥用等场景。例如，个人用户可以使用该方法保护自己的社交媒体帖子不被LLM用于用户画像分析；企业可以使用该方法保护商业机密不被LLM泄露。该研究有助于实现数据所有权和数据主权，促进人工智能系统的民主控制。
📄 摘要（原文）
Large language models excel at performing inference over text to extract information, summarize information, or generate additional text. These inference capabilities are implicated in a variety of ethical harms spanning surveillance, labor displacement, and IP/copyright theft. While many policy, legal, and technical mitigations have been proposed to counteract these harms, these mitigations typically require cooperation from institutions that move slower than technical advances (i.e., governments) or that have few incentives to act to counteract these harms (i.e., the corporations that create and profit from these LLMs). In this paper, we define and build "data defenses" -- a novel strategy that directly empowers data owners to block LLMs from performing inference on their data. We create data defenses by developing a method to automatically generate adversarial prompt injections that, when added to input text, significantly reduce the ability of LLMs to accurately infer personally identifying information about the subject of the input text or to use copyrighted text in inference. We examine the ethics of enabling such direct resistance to LLM inference, and argue that making data defenses that resist and subvert LLMs enables the realization of important values such as data ownership, data sovereignty, and democratic control over AI systems. We verify that our data defenses are cheap and fast to generate, work on the latest commercial and open-source LLMs, resistance to countermeasures, and are robust to several different attack settings. Finally, we consider the security implications of LLM data defenses and outline several future research directions in this area. Our code is available at https://github.com/wagnew3/LLMDataDefenses and a tool for using our defenses to protect text against LLM inference is at https://wagnew3.github.io/LLM-Data-Defenses/.