Beyond Gradient and Priors in Privacy Attacks: Leveraging Pooler Layer Inputs of Language Models in Federated Learning

📄 arXiv: 2312.05720v4 📥 PDF

作者: Jianwei Li, Sheng Liu, Qi Lei

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CR

发布日期: 2023-12-10 (更新: 2024-03-15)

💡 一句话要点

提出针对联邦学习中语言模型池化层输入的隐私攻击方法

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

关键词: 联邦学习 隐私攻击 语言模型 池化层 特征恢复

📋 核心要点

  1. 现有联邦学习语言模型的隐私攻击主要集中在梯度信息和先验知识，忽略了模型架构本身可能存在的隐私漏洞。
  2. 该论文提出一种两阶段攻击策略，通过恢复池化层输入的特征方向作为监督信号，增强攻击效果。
  3. 实验结果表明，该方法在不同数据集和场景下均优于现有攻击方法，揭示了复杂语言模型架构的隐私风险。

📝 摘要（中文）

联邦学习（FL）训练的语言模型在处理复杂任务时表现出令人印象深刻的能力，同时保护用户隐私。最近的研究表明，利用梯度信息和先验知识可能会泄露FL设置中的训练样本。然而，这些研究忽略了模型内在架构相关的潜在隐私风险。本文提出了一种两阶段隐私攻击策略，该策略针对当前语言模型架构中的漏洞，通过首先恢复某些特征方向作为额外的监督信号，显著提高了攻击性能。对比实验表明，该方法在各种数据集和场景下都具有优越的攻击性能，突出了日益复杂的语言模型架构相关的隐私泄露风险。我们呼吁社区认识并解决设计大型语言模型中这些潜在的隐私风险。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决联邦学习场景下，现有隐私攻击方法忽略了语言模型架构本身漏洞的问题。现有方法主要依赖梯度信息和先验知识，但随着模型复杂度的增加，模型架构本身可能泄露更多隐私信息，而这部分风险未被充分研究。

核心思路：论文的核心思路是利用语言模型中的池化层（Pooler Layer）的输入作为攻击目标。池化层通常用于将变长的序列信息压缩成固定长度的向量表示，这个过程可能包含敏感信息。通过恢复池化层输入的某些特征方向，可以作为额外的监督信号，从而提高攻击的成功率。

技术框架：该攻击方法包含两个阶段：第一阶段是特征方向恢复阶段，旨在恢复池化层输入的某些关键特征方向。具体方法未知，但推测是利用对抗训练或者其他优化方法，使得恢复的特征方向能够最大程度地反映原始输入的信息。第二阶段是攻击阶段，利用第一阶段恢复的特征方向作为额外的监督信号，来推断训练数据。整体流程是先恢复特征方向，再利用恢复的特征方向进行攻击。

关键创新：该论文的关键创新在于将语言模型架构本身作为攻击的突破口，而不是仅仅依赖梯度信息或先验知识。通过分析池化层输入的特性，并设计相应的攻击策略，能够更有效地提取隐私信息。这种方法为联邦学习中的隐私攻击提供了一个新的视角。

关键设计：论文的关键设计在于如何有效地恢复池化层输入的特征方向。具体的技术细节未知，但可以推测可能涉及到以下几个方面：1) 设计合适的损失函数，用于衡量恢复的特征方向与原始输入之间的差异；2) 采用对抗训练或其他优化方法，使得恢复的特征方向能够抵抗防御机制；3) 选择合适的攻击模型，用于利用恢复的特征方向进行隐私推断。这些技术细节将直接影响攻击的成功率。

📊 实验亮点

该论文通过实验证明，提出的两阶段攻击策略在各种数据集和场景下都优于现有的攻击方法。具体的性能提升数据未知，但论文强调了该方法能够显著提高攻击成功率，揭示了复杂语言模型架构相关的隐私泄露风险。实验结果表明，仅仅依赖梯度信息和先验知识的攻击方法可能无法充分评估联邦学习中语言模型的隐私风险。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进联邦学习中语言模型的隐私保护能力。通过模拟和分析针对池化层输入的隐私攻击，可以帮助研究人员发现模型架构中的潜在漏洞，并设计更有效的防御机制。此外，该研究还可以促进对大型语言模型隐私风险的更深入理解，为安全可靠的联邦学习系统开发提供指导。

📄 摘要（原文）

Language models trained via federated learning (FL) demonstrate impressive capabilities in handling complex tasks while protecting user privacy. Recent studies indicate that leveraging gradient information and prior knowledge can potentially reveal training samples within FL setting. However, these investigations have overlooked the potential privacy risks tied to the intrinsic architecture of the models. This paper presents a two-stage privacy attack strategy that targets the vulnerabilities in the architecture of contemporary language models, significantly enhancing attack performance by initially recovering certain feature directions as additional supervisory signals. Our comparative experiments demonstrate superior attack performance across various datasets and scenarios, highlighting the privacy leakage risk associated with the increasingly complex architectures of language models. We call for the community to recognize and address these potential privacy risks in designing large language models.