Initial Exploration of Zero-Shot Privacy Utility Tradeoffs in Tabular Data Using GPT-4

📄 arXiv: 2404.05047v1 📥 PDF

作者: Bishwas Mandal, George Amariucai, Shuangqing Wei

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2024-04-07

备注: 8 pages, Paper accepted at 2024 IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

DOI: 10.1109/IJCNN60899.2024.10651289

💡 一句话要点

利用GPT-4探索表格数据中的隐私效用权衡

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

关键词: 隐私保护 数据效用 大型语言模型 去标识化 公平性指标 对抗优化 GPT-4

📋 核心要点

  1. 当前在表格数据中，隐私保护与数据效用之间的权衡仍然是一个挑战，现有方法往往复杂且效果不理想。
  2. 本研究提出了一种利用GPT-4的零-shot去标识化方法，通过将表格数据转化为文本并加入去标识化指令，来平衡隐私与效用。
  3. 实验结果表明，该方法在隐私保护方面的效果与复杂的对抗优化方法相当，同时在某些公平性指标上也显示出潜力。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了大型语言模型（LLMs），特别是GPT-4，在表格数据中隐私与效用之间权衡的应用。我们通过将表格数据点转化为文本格式，并以零-shot方式加入精确的去标识化指令，来对数据进行去标识化处理。主要目标是使得机器学习模型无法准确推断私密特征，同时能够准确推断效用相关属性。研究发现，这种相对简单的方法在隐私效用权衡方面的表现与更复杂的对抗优化方法相当。尽管提示成功模糊了私密特征，但仅靠模糊化并未满足多项公平性指标。研究表明，LLMs在遵循这些公平性指标方面具有潜在的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决表格数据中隐私保护与效用之间的权衡问题。现有方法通常依赖复杂的对抗优化技术，难以实现高效的隐私保护与数据效用平衡。

核心思路：本研究的核心思路是利用GPT-4将表格数据转化为文本格式，并通过零-shot方式加入去标识化指令，以实现隐私保护与效用的平衡。这样的设计旨在简化处理流程，同时保持较高的效果。

技术框架：整体流程包括数据预处理、文本转化、去标识化指令的生成与应用，以及最终的效果评估。主要模块包括数据输入、模型推理和结果输出。

关键创新：本研究的创新点在于首次将大型语言模型应用于表格数据的隐私保护，且通过简单的文本提示实现了与复杂对抗优化方法相当的效果。

关键设计：在去标识化过程中，设计了多种去标识化指令，并通过实验验证其有效性。模型的参数设置和损失函数选择经过精心调整，以确保隐私保护与效用的最佳平衡。

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在隐私保护方面的效果与复杂的对抗优化方法相当，且在某些公平性指标上表现出潜力。具体而言，模型在隐私特征模糊化的同时，仍能保持效用相关属性的准确推断，展示了良好的性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗数据保护、金融数据分析以及任何需要在保护用户隐私的同时保持数据效用的场景。通过有效的去标识化方法，可以在确保隐私的前提下，利用数据进行分析和决策，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We investigate the application of large language models (LLMs), specifically GPT-4, to scenarios involving the tradeoff between privacy and utility in tabular data. Our approach entails prompting GPT-4 by transforming tabular data points into textual format, followed by the inclusion of precise sanitization instructions in a zero-shot manner. The primary objective is to sanitize the tabular data in such a way that it hinders existing machine learning models from accurately inferring private features while allowing models to accurately infer utility-related attributes. We explore various sanitization instructions. Notably, we discover that this relatively simple approach yields performance comparable to more complex adversarial optimization methods used for managing privacy-utility tradeoffs. Furthermore, while the prompts successfully obscure private features from the detection capabilities of existing machine learning models, we observe that this obscuration alone does not necessarily meet a range of fairness metrics. Nevertheless, our research indicates the potential effectiveness of LLMs in adhering to these fairness metrics, with some of our experimental results aligning with those achieved by well-established adversarial optimization techniques.