Unraveling Interwoven Roles of Large Language Models in Authorship Privacy: Obfuscation, Mimicking, and Verification

📄 arXiv: 2505.14195v1 📥 PDF

作者: Tuc Nguyen, Yifan Hu, Thai Le

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-20

备注: 17 pages, 3 figures

💡 一句话要点

构建统一框架，探索大语言模型在作者身份隐私保护中的混淆、模仿与验证作用

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

关键词: 作者身份隐私 大型语言模型 作者身份混淆 作者身份模仿 作者身份验证

📋 核心要点

  1. 现有作者身份隐私研究缺乏对混淆、模仿和验证三者之间相互作用的深入探索，尤其是在LLM广泛应用的背景下。
  2. 本文构建了一个统一的框架，用于分析LLM在作者身份混淆、模仿和验证中的作用，揭示它们之间的动态关系。
  3. 研究考察了人口统计元数据对LLM在作者身份隐私保护中性能的影响，并量化了不同任务间的动态关系和隐私风险。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）的快速发展，其训练数据来源于网络、新闻和书籍等多种渠道，这些数据中常包含用户个人信息，可能被LLM无意中泄露。除了显式信息外，LLM还可能通过独特的写作风格等隐式信号泄露身份，引发作者身份隐私问题。作者身份隐私保护涉及混淆（AO）、模仿（AM）和验证（AV）三个主要任务。现有研究多独立研究这三者，忽略了它们之间的相互作用。本文提出了一个统一框架，用于分析LLM驱动的AO、AM和AV之间的动态关系，量化它们如何相互作用以转换人类创作的文本，并考察人口统计元数据（如性别、学术背景）对它们性能、任务间动态和隐私风险的影响。所有源代码将会公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在作者身份隐私保护领域中，作者身份混淆（AO）、作者身份模仿（AM）和作者身份验证（AV）三个任务之间相互作用关系不明确的问题。现有研究通常独立研究这三个任务，忽略了它们之间的联系，无法全面评估LLM对作者身份隐私的影响。

核心思路：论文的核心思路是构建一个统一的框架，将AO、AM和AV三个任务整合起来，分析它们之间的动态关系。通过量化它们如何相互作用以转换人类创作的文本，从而更全面地理解LLM在作者身份隐私保护中的作用。此外，论文还考虑了人口统计元数据（如性别、学术背景）对这些任务的影响。

技术框架：该框架包含三个主要模块，分别对应AO、AM和AV三个任务。AO模块负责对原始文本进行混淆，使其难以识别作者身份；AM模块负责模仿特定作者的写作风格生成新的文本；AV模块负责验证一段文本是否由特定作者所写。框架通过分析这三个模块之间的相互作用，例如AO模块的输出如何影响AM和AV模块的性能，来揭示LLM在作者身份隐私保护中的作用。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个统一的框架，将作者身份隐私保护领域的三个主要任务（AO、AM和AV）整合起来进行分析。这与以往独立研究这些任务的方法不同，能够更全面地评估LLM对作者身份隐私的影响。此外，论文还考虑了人口统计元数据对这些任务的影响，进一步提高了研究的深度和广度。

关键设计：具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。但可以推测，AO模块可能涉及到文本风格转换、词汇替换等技术，AM模块可能需要训练一个能够模仿特定作者写作风格的生成模型，AV模块可能需要训练一个分类器来区分不同作者的文本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文提出了一个统一的框架，用于分析LLM在作者身份混淆、模仿和验证中的作用，并考察了人口统计元数据的影响。具体的实验结果和性能数据在摘要中未提及，属于未知信息。但该框架为后续研究LLM在作者身份隐私保护中的作用提供了一个有价值的工具。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升用户在社交媒体、在线论坛等平台的隐私保护能力，帮助用户混淆或模仿写作风格，防止身份泄露。同时，该研究也能帮助开发者设计更安全的LLM系统，降低LLM泄露用户身份信息的风险。未来，该研究可扩展到其他类型的用户生成内容，如图像、音频等。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in large language models (LLMs) have been fueled by large scale training corpora drawn from diverse sources such as websites, news articles, and books. These datasets often contain explicit user information, such as person names and addresses, that LLMs may unintentionally reproduce in their generated outputs. Beyond such explicit content, LLMs can also leak identity revealing cues through implicit signals such as distinctive writing styles, raising significant concerns about authorship privacy. There are three major automated tasks in authorship privacy, namely authorship obfuscation (AO), authorship mimicking (AM), and authorship verification (AV). Prior research has studied AO, AM, and AV independently. However, their interplays remain under explored, which leaves a major research gap, especially in the era of LLMs, where they are profoundly shaping how we curate and share user generated content, and the distinction between machine generated and human authored text is also increasingly blurred. This work then presents the first unified framework for analyzing the dynamic relationships among LLM enabled AO, AM, and AV in the context of authorship privacy. We quantify how they interact with each other to transform human authored text, examining effects at a single point in time and iteratively over time. We also examine the role of demographic metadata, such as gender, academic background, in modulating their performances, inter-task dynamics, and privacy risks. All source code will be publicly available.