PRIV-QA: Privacy-Preserving Question Answering for Cloud Large Language Models
作者: Guangwei Li, Yuansen Zhang, Yinggui Wang, Shoumeng Yan, Lei Wang, Tao Wei
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-19
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出PRIV-QA：一种面向云端大语言模型的隐私保护问答框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 隐私保护 大语言模型 问答系统 数据安全 云服务
📋 核心要点
- 现有云端大语言模型应用面临用户数据泄露和隐私侵犯的风险，缺乏有效的隐私保护机制。
- 论文提出一种多阶段隐私保护流水线，旨在预先保护用户信息，同时维持LLM的响应质量。
- 实验结果表明，该方法在隐私保护和交互质量之间取得了良好的平衡，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）的快速发展正在重塑人机交互的格局，并且它们与各种用户服务应用的集成变得越来越普遍。然而，将用户数据传输到基于云的LLM存在数据泄露和未经授权访问个人身份信息的重大风险。在本文中，我们提出了一种隐私保护流水线，用于在实际LLM使用场景中保护用户与LLM交互期间的隐私和敏感信息。我们构建了SensitiveQA，这是第一个隐私开放式问答数据集。它包含中文和英文的57k次交互，涵盖了对话中各种各样的用户敏感信息。我们提出的解决方案采用了一种多阶段策略，旨在先发制人地保护用户信息，同时保持基于云的LLM的响应质量。实验验证强调了我们的方法在平衡隐私保护与保持强大的交互质量方面的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决用户在使用云端大语言模型进行问答交互时，个人隐私和敏感信息泄露的问题。现有方法缺乏有效的隐私保护机制，直接将用户数据传输到云端LLM存在极高的安全风险。
核心思路：核心思路是在用户数据传输到云端LLM之前，通过多阶段处理对敏感信息进行保护，从而降低隐私泄露的风险。同时，需要保证经过处理后的数据仍然能够被LLM理解，以维持高质量的问答交互。
技术框架：整体框架是一个多阶段的流水线，具体模块未知，但可以推测包含以下阶段：1. 敏感信息识别：识别用户输入中的敏感信息。2. 隐私保护处理：对识别出的敏感信息进行脱敏、替换或加密等处理。3. LLM问答交互：将处理后的数据发送到云端LLM进行问答交互。4. 结果后处理：对LLM的输出结果进行处理，恢复或解释脱敏信息，并返回给用户。
关键创新：关键创新在于提出了一种多阶段的隐私保护流水线，能够在保护用户隐私的同时，维持LLM的问答质量。此外，构建了SensitiveQA数据集，为隐私保护问答任务提供了benchmark。与现有方法的本质区别在于，现有方法通常缺乏针对LLM问答场景的隐私保护机制，或者简单地采用数据加密等方法，难以兼顾隐私保护和交互质量。
关键设计：论文中没有详细描述关键设计细节，例如敏感信息识别的具体算法、隐私保护处理的具体方法、以及各个阶段的参数设置等。这些细节需要参考论文原文或代码才能进一步了解。但可以推测，敏感信息识别可能采用命名实体识别（NER）等技术，隐私保护处理可能采用差分隐私、同态加密等方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了首个隐私开放式问答数据集SensitiveQA，包含57k次中英文交互。实验结果表明，提出的多阶段隐私保护流水线能够在保护用户隐私的同时，维持云端LLM的问答质量。具体的性能数据和提升幅度未知，需要参考论文原文。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要用户与云端大语言模型进行交互的场景，例如智能客服、在线教育、医疗咨询等。通过保护用户隐私，可以提高用户对LLM服务的信任度，促进LLM技术的广泛应用。未来，该技术还可以与其他隐私保护技术相结合，构建更加安全可靠的LLM应用生态。
📄 摘要（原文）
The rapid development of large language models (LLMs) is redefining the landscape of human-computer interaction, and their integration into various user-service applications is becoming increasingly prevalent. However, transmitting user data to cloud-based LLMs presents significant risks of data breaches and unauthorized access to personal identification information. In this paper, we propose a privacy preservation pipeline for protecting privacy and sensitive information during interactions between users and LLMs in practical LLM usage scenarios. We construct SensitiveQA, the first privacy open-ended question-answering dataset. It comprises 57k interactions in Chinese and English, encompassing a diverse range of user-sensitive information within the conversations. Our proposed solution employs a multi-stage strategy aimed at preemptively securing user information while simultaneously preserving the response quality of cloud-based LLMs. Experimental validation underscores our method's efficacy in balancing privacy protection with maintaining robust interaction quality. The code and dataset are available at https://github.com/ligw1998/PRIV-QA.