DOMBA: Double Model Balancing for Access-Controlled Language Models via Minimum-Bounded Aggregation

📄 arXiv: 2408.11121v2 📥 PDF

作者: Tom Segal, Asaf Shabtai, Yuval Elovici

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CR

发布日期: 2024-08-20 (更新: 2025-02-08)

备注: Code: https://github.com/ppo1/DOMBA 11 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出DOMBA：通过最小有界聚合的双模型平衡方法，用于访问控制语言模型。

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

关键词: 访问控制 大型语言模型 信息安全 模型聚合 概率分布 最小有界平均 双模型平衡

📋 核心要点

  1. 现有方法在访问控制数据集上训练LLM时，要么效用低，要么无法有效限制敏感信息泄露。
  2. DOMBA通过训练两个模型，并使用最小有界平均函数聚合它们的概率分布，实现效用和安全性的平衡。
  3. 实验结果表明，DOMBA在保护受限信息的同时，提供了与非安全模型相当的效用。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的效用高度依赖于其训练数据的质量和数量。许多组织拥有大量数据语料库，可用于训练或微调针对其特定需求的LLM。然而，这些数据集通常带有基于用户权限的访问限制，并由访问控制机制强制执行。在此类数据集上训练LLM可能会导致敏感信息暴露给未经授权的用户。一种直接的方法是为每个访问级别训练一个单独的模型。然而，由于每个模型的训练数据量与整个组织语料库中的数据量相比有限，这可能导致低效用模型。另一种方法是在所有数据上训练单个LLM，同时限制未经授权信息的暴露。然而，目前用于LLM的暴露限制方法对于访问控制数据无效，因为敏感信息频繁出现在许多训练示例中。我们提出了DOMBA——双模型平衡——一种用于训练和部署LLM的简单方法，它提供高实用性和访问控制功能，并具有安全保证。DOMBA使用“最小有界”平均函数（一种受较小值限制的函数，例如调和平均值）聚合两个模型的概率分布，每个模型都在具有（可能许多）不同访问级别的文档上训练。详细的数学分析和广泛的评估表明，DOMBA在提供与非安全模型相当的效用的同时，保护了受限信息。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在具有访问控制的数据集上训练大型语言模型（LLM）时，如何在保证模型效用的同时，防止敏感信息泄露给未授权用户的问题。现有方法，如为每个访问级别训练单独的模型，会导致数据量不足，模型效用降低；而直接在所有数据上训练单个模型，则无法有效防止敏感信息泄露。

核心思路：DOMBA的核心思路是训练两个模型，每个模型都在具有不同访问级别的文档上训练，然后通过一种特殊的聚合方法——最小有界平均（min-bounded average）——将两个模型的概率分布结合起来。这种方法旨在利用所有数据来提升模型效用，同时限制敏感信息从具有较低访问权限的模型中泄露。

技术框架：DOMBA的技术框架主要包含以下几个步骤：1) 数据准备：将数据集按照不同的访问级别进行划分。2) 模型训练：训练两个LLM，分别在不同的访问级别的数据集上进行训练。3) 概率分布聚合：使用最小有界平均函数（例如调和平均）聚合两个模型的概率分布。4) 模型部署：将聚合后的模型用于推理。

关键创新：DOMBA的关键创新在于使用最小有界平均函数来聚合两个模型的概率分布。这种聚合方式的特点是，最终的概率分布受到两个模型中概率值较小的那个模型的限制。这意味着，如果一个模型预测某个敏感信息的概率很低，那么最终的概率也会很低，从而降低了敏感信息泄露的风险。与现有方法的本质区别在于，DOMBA不是简单地训练一个模型或者对多个模型进行简单的平均，而是通过一种有策略的聚合方式来平衡模型效用和安全性。

关键设计：最小有界平均函数的选择是DOMBA的关键设计之一。论文中使用了调和平均作为最小有界平均函数的例子。调和平均的计算公式为：H = 2 / (1/A + 1/B)，其中A和B是两个模型的概率值。调和平均的特点是，如果A或B中有一个值很小，那么H的值也会很小。此外，论文可能还涉及到一些超参数的调整，例如学习率、训练轮数等，以优化模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过详细的数学分析和广泛的评估证明了DOMBA的有效性。实验结果表明，DOMBA在保护受限信息的同时，提供了与非安全模型相当的效用。具体的性能数据和对比基线（例如，直接训练的模型、为每个访问级别训练的模型）以及提升幅度在论文中进行了详细的展示，但具体数值未知。

🎯 应用场景

DOMBA适用于需要访问控制的大型语言模型应用场景，例如医疗、金融、法律等领域。它可以帮助组织在利用大量数据训练LLM的同时，保护敏感信息，防止数据泄露。该研究的潜在价值在于，它提供了一种简单而有效的解决方案，可以促进LLM在安全敏感领域的应用，并为未来的访问控制LLM研究提供新的思路。

📄 摘要（原文）

The utility of large language models (LLMs) depends heavily on the quality and quantity of their training data. Many organizations possess large data corpora that could be leveraged to train or fine-tune LLMs tailored to their specific needs. However, these datasets often come with access restrictions that are based on user privileges and enforced by access control mechanisms. Training LLMs on such datasets could result in exposure of sensitive information to unauthorized users. A straightforward approach for preventing such exposure is to train a separate model for each access level. This, however, may result in low utility models due to the limited amount of training data per model compared to the amount in the entire organizational corpus. Another approach is to train a single LLM on all the data while limiting the exposure of unauthorized information. However, current exposure-limiting methods for LLMs are ineffective for access-controlled data, where sensitive information appears frequently across many training examples. We propose DOMBA - double model balancing - a simple approach for training and deploying LLMs that provides high utility and access-control functionality with security guarantees. DOMBA aggregates the probability distributions of two models, each trained on documents with (potentially many) different access levels, using a "min-bounded" average function (a function that is bounded by the smaller value, e.g., harmonic mean). A detailed mathematical analysis and extensive evaluation show that DOMBA safeguards restricted information while offering utility comparable to non-secure models.