MaskSQL: Safeguarding Privacy for LLM-Based Text-to-SQL via Abstraction

📄 arXiv: 2509.23459v2 📥 PDF

作者: Sepideh Abedini, Shubhankar Mohapatra, D. B. Emerson, Masoumeh Shafieinejad, Jesse C. Cresswell, Xi He

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2025-09-27 (更新: 2025-09-30)

备注: Accepted to the 3rd Workshop on Regulatable ML at NeurIPS 2025

💡 一句话要点

提出MaskSQL框架，通过抽象化保护LLM文本转SQL任务中的隐私。

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

关键词: 文本转SQL 隐私保护 大型语言模型 抽象化 数据安全

📋 核心要点

  1. 现有LLM在文本转SQL任务中表现出色，但其专有性、高成本和隐私风险限制了在敏感场景中的应用。
  2. MaskSQL框架通过抽象化LLM的输入，在保留关键信息的同时屏蔽敏感细节，实现隐私保护。
  3. 实验表明，MaskSQL在保护隐私的同时，性能优于SLM模型，并接近SOTA的LLM模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在需要推理的任务（如文本转SQL、代码生成和调试）上表现出良好的性能。然而，严格的隐私要求的监管框架限制了它们集成到敏感系统中。最先进的LLM也是专有的、昂贵的和资源密集型的，使得本地部署不切实际。因此，利用这些LLM通常需要与第三方提供商共享数据，从而引发隐私问题并面临不符合法规的风险。虽然微调的小型语言模型(SLMs)在某些任务上可以优于LLM，并且可以在本地部署以减轻隐私问题，但在更复杂的任务（如文本转SQL翻译）上表现不佳。在这项工作中，我们介绍MaskSQL，一个文本转SQL框架，它利用抽象作为隐私保护机制来屏蔽LLM提示中的敏感信息。与完全删除内容的编辑或泛化tokens不同，抽象保留了必要的信息，同时丢弃了不必要的细节，从而为文本转SQL任务实现了有效的隐私-效用平衡。此外，通过提供控制隐私-效用权衡的机制，MaskSQL促进了在更广泛的用例中的采用。我们的实验结果表明，MaskSQL优于领先的基于SLM的文本转SQL模型，并实现了接近最先进的基于LLM的模型的性能，同时保护了隐私。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在利用大型语言模型（LLMs）进行文本转SQL任务时，由于数据共享带来的隐私泄露问题。现有方法，如直接使用LLM，存在将敏感数据暴露给第三方服务提供商的风险。而使用小型语言模型（SLMs）虽然可以本地部署，但在复杂任务上的性能不如LLM。

核心思路：论文的核心思路是利用抽象化技术，对LLM的输入进行处理，在保留SQL生成所需关键信息的同时，屏蔽掉敏感的细节信息。这种方法旨在在隐私保护和模型性能之间取得平衡。

技术框架：MaskSQL框架包含以下主要步骤：1. 接收用户输入的文本描述和数据库schema信息。2. 对输入进行抽象化处理，屏蔽敏感信息。3. 将抽象化后的输入传递给LLM。4. LLM生成SQL查询语句。5. 对SQL查询语句进行验证和执行。

关键创新：MaskSQL的关键创新在于使用抽象化技术作为隐私保护机制。与传统的编辑（redaction）或泛化（generalization）方法不同，抽象化能够更智能地保留必要信息，同时去除不必要的细节，从而在隐私和效用之间实现更好的平衡。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。抽象化的具体实现方式（例如，使用哪些规则或算法来识别和替换敏感信息）是关键的设计选择，但论文中没有提供足够的信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，MaskSQL在文本转SQL任务中，性能优于领先的基于SLM的模型，并且能够达到接近SOTA的基于LLM的模型的性能。这意味着MaskSQL能够在保护隐私的同时，保持较高的任务准确率。具体的性能提升幅度以及对比的基线模型需要在论文中查找更详细的数据。

🎯 应用场景

MaskSQL可应用于需要处理敏感数据的文本转SQL场景，例如金融、医疗等领域。它能够帮助企业在利用LLM提高工作效率的同时，满足严格的隐私保护法规要求。该研究的未来影响在于推动LLM在隐私敏感领域的应用，并促进隐私保护技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown promising performance on tasks that require reasoning, such as text-to-SQL, code generation, and debugging. However, regulatory frameworks with strict privacy requirements constrain their integration into sensitive systems. State-of-the-art LLMs are also proprietary, costly, and resource-intensive, making local deployment impractical. Consequently, utilizing such LLMs often requires sharing data with third-party providers, raising privacy concerns and risking noncompliance with regulations. Although fine-tuned small language models (SLMs) can outperform LLMs on certain tasks and be deployed locally to mitigate privacy concerns, they underperform on more complex tasks such as text-to-SQL translation. In this work, we introduce MaskSQL, a text-to-SQL framework that utilizes abstraction as a privacy protection mechanism to mask sensitive information in LLM prompts. Unlike redaction, which removes content entirely, or generalization, which broadens tokens, abstraction retains essential information while discarding unnecessary details, striking an effective privacy-utility balance for the text-to-SQL task. Moreover, by providing mechanisms to control the privacy-utility tradeoff, MaskSQL facilitates adoption across a broader range of use cases. Our experimental results show that MaskSQL outperforms leading SLM-based text-to-SQL models and achieves performance approaching state-of-the-art LLM-based models, while preserving privacy.