Information Leakage from Embedding in Large Language Models

📄 arXiv: 2405.11916v3 📥 PDF

作者: Zhipeng Wan, Anda Cheng, Yinggui Wang, Lei Wang

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2024-05-20 (更新: 2024-05-22)

💡 一句话要点

提出Embed Parrot，提升从大语言模型嵌入中重构用户输入的能力

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

关键词: 大语言模型 隐私泄露 嵌入重构 Transformer 数据安全

📋 核心要点

  1. 现有方法在从LLM深层提取的嵌入中重构用户输入时效果不佳，无法有效评估隐私泄露风险。
  2. 提出Embed Parrot，一种基于Transformer的重构方法，能够有效从LLM深层嵌入中恢复用户输入。
  3. 实验表明，Embed Parrot在ChatGLM-6B和Llama2-7B上表现稳定，并提出防御机制以降低隐私泄露风险。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的广泛应用引发了对数据隐私的担忧。本研究旨在调查通过输入重构攻击进行隐私入侵的可能性，即恶意模型提供者可能从嵌入中恢复用户输入。我们首先提出了两种基本方法来从模型的隐藏状态重构原始文本。我们发现这两种方法在攻击浅层嵌入时有效，但攻击深层嵌入时效果会降低。为了解决这个问题，我们提出了一种基于Transformer的方法Embed Parrot，用于从深层嵌入中重构输入。我们的分析表明，Embed Parrot有效地从ChatGLM-6B和Llama2-7B的隐藏状态重构原始输入，并在各种token长度和数据分布中表现出稳定的性能。为了减轻隐私泄露的风险，我们引入了一种防御机制来阻止对嵌入重构过程的利用。我们的发现强调了在分布式学习系统中保护用户隐私的重要性，并为增强此类环境中的安全协议贡献了宝贵的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从大型语言模型（LLM）的嵌入（embeddings）中重构用户输入的问题。现有的重构方法在处理从LLM深层提取的嵌入时，性能显著下降，无法有效评估深层模型中潜在的隐私泄露风险。攻击者可能利用这些嵌入来推断用户的敏感信息，从而造成隐私泄露。

核心思路：论文的核心思路是利用Transformer模型学习嵌入到文本的映射关系。通过训练一个专门的Transformer模型（Embed Parrot），使其能够从LLM的深层嵌入中尽可能准确地重构出原始用户输入。这种方法基于Transformer强大的序列建模能力，能够捕捉嵌入中蕴含的上下文信息，从而提高重构的准确性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 从LLM中提取不同层的嵌入；2) 使用提取的嵌入和对应的原始文本训练Embed Parrot模型；3) 使用训练好的Embed Parrot模型，从目标LLM的嵌入中重构用户输入；4) 评估重构的文本与原始文本的相似度，以此衡量隐私泄露的程度。同时，论文还提出了一种防御机制，用于降低重构攻击的成功率。

关键创新：论文的关键创新在于提出了Embed Parrot，一个专门用于从LLM深层嵌入中重构用户输入的Transformer模型。与现有的简单重构方法相比，Embed Parrot能够更好地捕捉深层嵌入中的复杂信息，从而显著提高重构的准确性。此外，论文还提出了一种防御机制，用于降低重构攻击的成功率，增强了系统的安全性。

关键设计：Embed Parrot模型基于标准的Transformer架构，包括编码器和解码器。模型的输入是LLM的嵌入，输出是重构的文本序列。训练过程中，使用交叉熵损失函数来衡量重构文本与原始文本之间的差异。为了提高模型的泛化能力，论文采用了数据增强技术，例如随机masking和token替换。防御机制通过在嵌入中添加噪声来干扰重构过程，从而降低攻击的成功率。具体噪声的添加方式和强度需要根据实际情况进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，Embed Parrot能够有效地从ChatGLM-6B和Llama2-7B的深层嵌入中重构原始输入，显著优于现有的重构方法。在不同token长度和数据分布下，Embed Parrot均表现出稳定的性能。此外，论文提出的防御机制能够有效地降低重构攻击的成功率，提升了系统的安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和增强大型语言模型在各种场景下的隐私安全性，例如联邦学习、分布式训练和API服务。通过评估模型嵌入的隐私泄露风险，可以开发更安全的模型训练和部署策略，保护用户敏感信息，并促进负责任的AI发展。

📄 摘要（原文）

The widespread adoption of large language models (LLMs) has raised concerns regarding data privacy. This study aims to investigate the potential for privacy invasion through input reconstruction attacks, in which a malicious model provider could potentially recover user inputs from embeddings. We first propose two base methods to reconstruct original texts from a model's hidden states. We find that these two methods are effective in attacking the embeddings from shallow layers, but their effectiveness decreases when attacking embeddings from deeper layers. To address this issue, we then present Embed Parrot, a Transformer-based method, to reconstruct input from embeddings in deep layers. Our analysis reveals that Embed Parrot effectively reconstructs original inputs from the hidden states of ChatGLM-6B and Llama2-7B, showcasing stable performance across various token lengths and data distributions. To mitigate the risk of privacy breaches, we introduce a defense mechanism to deter exploitation of the embedding reconstruction process. Our findings emphasize the importance of safeguarding user privacy in distributed learning systems and contribute valuable insights to enhance the security protocols within such environments.