Forget to Flourish: Leveraging Machine-Unlearning on Pretrained Language Models for Privacy Leakage
作者: Md Rafi Ur Rashid, Jing Liu, Toshiaki Koike-Akino, Shagufta Mehnaz, Ye Wang
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CR
发布日期: 2024-08-30
💡 一句话要点
利用机器遗忘的预训练语言模型进行隐私泄露攻击
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 预训练语言模型 隐私泄露 机器遗忘 投毒攻击 成员推理攻击
📋 核心要点
- 现有预训练模型可能被恶意设计，导致在微调过程中泄露私有数据，缺乏有效的防御手段。
- 利用模型遗忘技术，对预训练模型进行投毒，使其在微调时更容易泄露私有数据，从而增强攻击效果。
- 实验证明，该方法在成员推理和数据提取攻击中显著优于基线方法，同时保持了模型的可用性。
📝 摘要（中文）
在下游应用中，于私有数据上微调大型语言模型会带来显著的隐私风险，可能暴露敏感信息。许多流行的社区平台现在方便地分发各种预训练模型，允许任何人在没有严格验证的情况下发布。这种情况造成了隐私威胁，因为预训练模型可能被故意设计来损害微调数据集的隐私。本研究提出了一种新颖的投毒技术，该技术使用模型遗忘作为攻击工具。这种方法操纵预训练语言模型，以增加微调过程中私有数据的泄露。我们的方法增强了成员推理和数据提取攻击，同时保持了模型的效用。跨不同模型、数据集和微调设置的实验结果表明，我们的攻击显著超过了基线性能。这项工作为从未经证实的来源下载预训练模型的用户提供了一个警示，突出了所涉及的潜在风险。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决预训练语言模型被恶意利用，在下游微调过程中泄露用户隐私数据的问题。现有方法难以有效防御这种基于预训练模型的隐私攻击，因为这些模型可能已经被投毒，从而在微调时更容易泄露信息。
核心思路：论文的核心思路是利用机器遗忘技术，在预训练阶段对模型进行“投毒”，使其在后续的微调阶段更容易泄露训练数据中的敏感信息。通过操纵模型的参数，使其对特定的隐私数据更加敏感，从而提高攻击的成功率。
技术框架：该攻击框架主要包含以下几个阶段：1) 选择目标预训练模型；2) 利用机器遗忘技术对模型进行投毒，使其更容易泄露特定数据；3) 在下游任务上使用私有数据对投毒后的模型进行微调；4) 利用成员推理攻击和数据提取攻击来评估隐私泄露的程度。
关键创新：该论文的关键创新在于将机器遗忘技术应用于预训练模型的隐私攻击。与传统的投毒攻击不同，该方法不是直接修改训练数据，而是通过操纵模型本身来增强隐私泄露的风险。这种方法更加隐蔽，也更难被检测和防御。
关键设计：论文中，机器遗忘的具体实现方式未知，但可以推测其可能涉及以下技术细节：1) 选择特定的遗忘目标（例如，某些特定的token或短语）；2) 使用特定的遗忘算法（例如，梯度上升或对抗训练）来修改模型参数，使其“忘记”这些目标；3) 在遗忘过程中，需要权衡模型的效用和隐私泄露的风险，以确保模型在完成下游任务的同时，更容易泄露隐私信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在不同的模型、数据集和微调设置下，显著提高了成员推理攻击和数据提取攻击的成功率，超过了基线方法。具体的性能提升幅度未知，但摘要中明确指出“显著超过了基线性能”。这表明该方法能够有效地操纵预训练模型，使其更容易泄露隐私数据。
🎯 应用场景
该研究揭示了预训练语言模型中潜在的隐私风险，提醒用户在使用来自不可信来源的预训练模型时要格外小心。研究成果可应用于开发更安全的预训练模型训练方法，以及设计更有效的隐私保护机制，例如差分隐私微调等，以降低隐私泄露的风险。此外，该研究也为评估预训练模型的安全性提供了新的思路。
📄 摘要（原文）
Fine-tuning large language models on private data for downstream applications poses significant privacy risks in potentially exposing sensitive information. Several popular community platforms now offer convenient distribution of a large variety of pre-trained models, allowing anyone to publish without rigorous verification. This scenario creates a privacy threat, as pre-trained models can be intentionally crafted to compromise the privacy of fine-tuning datasets. In this study, we introduce a novel poisoning technique that uses model-unlearning as an attack tool. This approach manipulates a pre-trained language model to increase the leakage of private data during the fine-tuning process. Our method enhances both membership inference and data extraction attacks while preserving model utility. Experimental results across different models, datasets, and fine-tuning setups demonstrate that our attacks significantly surpass baseline performance. This work serves as a cautionary note for users who download pre-trained models from unverified sources, highlighting the potential risks involved.