Understanding and Mitigating Cross-lingual Privacy Leakage via Language-specific and Universal Privacy Neurons

📄 arXiv: 2506.00759v2 📥 PDF

作者: Wenshuo Dong, Qingsong Yang, Shu Yang, Lijie Hu, Meng Ding, Wanyu Lin, Tianhang Zheng, Di Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-01 (更新: 2025-06-08)

💡 一句话要点

提出跨语言隐私泄露防护机制以解决LLM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 跨语言模型 大型语言模型 隐私神经元 信息流分析 数据安全 多语言交互

📋 核心要点

  1. 现有方法假设训练数据和用户查询均为英语，无法有效防止跨语言隐私泄露。
  2. 论文提出通过识别隐私通用神经元和语言特定隐私神经元，来降低跨语言隐私泄露风险。
  3. 实验结果表明，停用这些神经元后，隐私泄露风险降低了23.3%-31.6%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在海量数据上训练，捕获了丰富的信息，但也引入了隐私泄露的风险，尤其是涉及个人可识别信息（PII）。尽管已有研究表明可以通过隐私神经元等方法缓解这一风险，但它们均假设训练数据和用户查询均为英语。本文揭示了在跨语言环境下，隐私泄露的风险依然存在，甚至在训练数据仅为一种语言的情况下，模型在另一种语言查询时仍可能泄露私人信息。我们研究了跨语言隐私泄露的信息流，发现LLMs在中间层处理私人信息，而在后续层转换为特定语言空间时，泄露风险达到峰值。基于此，我们识别了隐私通用神经元和语言特定隐私神经元，通过停用这些神经元，跨语言隐私泄露风险降低了23.3%-31.6%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在跨语言环境下的隐私泄露问题。现有方法主要集中在英语环境，无法有效应对多语言查询带来的隐私风险。

核心思路：论文的核心思路是识别和停用隐私通用神经元和语言特定隐私神经元，以减少跨语言隐私泄露的风险。通过分析信息流，发现中间层的表示在不同语言间共享，后续层的语言特定空间则加剧了泄露风险。

技术框架：整体架构包括信息流分析、隐私神经元识别和停用机制。首先，分析模型的中间层和后续层信息流，识别出影响隐私泄露的神经元，并设计停用策略。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了隐私通用神经元和语言特定隐私神经元的概念，揭示了跨语言隐私泄露的内在机制，与现有方法的本质区别在于考虑了多语言环境的复杂性。

关键设计：在实验中，设置了不同的停用策略，采用了特定的损失函数来评估隐私泄露风险，并通过对比实验验证了停用神经元的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，通过停用隐私通用神经元和语言特定隐私神经元，跨语言隐私泄露风险降低了23.3%-31.6%。这一提升显著优于现有方法，表明新机制在多语言环境下的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多语言聊天机器人、跨国企业的数据保护策略以及任何涉及多语言用户交互的系统。通过有效降低隐私泄露风险，增强用户信任，提升数据安全性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) trained on massive data capture rich information embedded in the training data. However, this also introduces the risk of privacy leakage, particularly involving personally identifiable information (PII). Although previous studies have shown that this risk can be mitigated through methods such as privacy neurons, they all assume that both the (sensitive) training data and user queries are in English. We show that they cannot defend against the privacy leakage in cross-lingual contexts: even if the training data is exclusively in one language, these (private) models may still reveal private information when queried in another language. In this work, we first investigate the information flow of cross-lingual privacy leakage to give a better understanding. We find that LLMs process private information in the middle layers, where representations are largely shared across languages. The risk of leakage peaks when converted to a language-specific space in later layers. Based on this, we identify privacy-universal neurons and language-specific privacy neurons. Privacy-universal neurons influence privacy leakage across all languages, while language-specific privacy neurons are only related to specific languages. By deactivating these neurons, the cross-lingual privacy leakage risk is reduced by 23.3%-31.6%.