SafeSynthDP: Leveraging Large Language Models for Privacy-Preserving Synthetic Data Generation Using Differential Privacy

📄 arXiv: 2412.20641v1 📥 PDF

作者: Md Mahadi Hasan Nahid, Sadid Bin Hasan

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2024-12-30

备注: 15 pages, 1 figure, 5 tables

💡 一句话要点

SafeSynthDP：利用大语言模型和差分隐私生成保护隐私的合成数据

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

关键词: 差分隐私 合成数据生成 大语言模型 隐私保护 机器学习 数据效用 成员推理攻击

📋 核心要点

  1. 机器学习模型训练依赖的敏感数据带来隐私泄露风险，现有方法难以兼顾数据效用与隐私保护。
  2. SafeSynthDP利用大语言模型生成合成数据，并结合差分隐私机制注入噪声，保护数据隐私。
  3. 实验表明，该方法在保护隐私的同时，保证了合成数据的可用性，实现了隐私保护和数据效用的平衡。

📝 摘要（中文）

机器学习模型通常依赖包含敏感或个人信息的训练数据，这引发了严重的隐私问题。通用数据保护条例（GDPR）和加州消费者隐私法案（CCPA）等法律框架要求开发在保持数据效用的同时保护隐私的策略。本文研究了大语言模型（LLM）生成集成差分隐私（DP）机制的合成数据集的能力，从而能够在不直接暴露敏感信息的情况下进行数据驱动的研究和模型训练。我们的方法将基于DP的噪声注入方法（包括拉普拉斯和高斯分布）整合到数据生成过程中。然后，我们通过比较在这些DP增强的合成数据集上训练的ML模型与在原始数据上训练的模型性能来评估这些数据集的效用。为了证实隐私保证，我们评估了生成的合成数据对成员推理攻击和相关威胁的抵抗能力。实验结果表明，在LLM驱动的合成数据生成中集成DP，可以在隐私保护和数据效用之间提供可行的平衡。这项研究为LLM的隐私保护能力提供了基础方法和见解，为合规且有效的ML研究和应用铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器学习模型训练过程中因使用包含敏感信息的原始数据而导致的隐私泄露问题。现有方法在保护隐私和保持数据效用之间难以取得平衡，例如直接匿名化可能导致信息丢失，而传统的差分隐私方法可能过度降低数据质量。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）强大的数据生成能力，生成与原始数据统计特征相似的合成数据，并在此过程中结合差分隐私（DP）机制，通过注入噪声来保护原始数据的隐私。这样既能保证合成数据的可用性，又能有效防止隐私泄露。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 使用大语言模型作为数据生成器；2) 在数据生成过程中，应用差分隐私机制，例如拉普拉斯或高斯噪声注入；3) 使用合成数据训练机器学习模型；4) 评估合成数据的效用，例如通过比较在合成数据和原始数据上训练的模型的性能；5) 进行隐私评估，例如通过成员推理攻击来评估隐私保护效果。

关键创新：该方法的主要创新在于将大语言模型的数据生成能力与差分隐私的隐私保护机制相结合。与传统方法相比，LLM能够生成更逼真、更具代表性的合成数据，从而提高数据效用。同时，DP机制确保了在数据生成过程中对原始数据的隐私进行保护。

关键设计：关键设计包括：1) 选择合适的预训练大语言模型作为数据生成器；2) 选择合适的差分隐私机制（如拉普拉斯或高斯机制）和隐私预算（ε）；3) 确定噪声注入的位置和方式，例如在生成数据后添加噪声，或在生成过程中控制LLM的输出；4) 设计合适的评估指标来衡量合成数据的效用和隐私保护效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过在LLM驱动的合成数据生成中集成差分隐私，可以在隐私保护和数据效用之间取得良好的平衡。研究者通过成员推理攻击评估了合成数据的隐私保护能力，并比较了在合成数据和原始数据上训练的机器学习模型的性能。结果显示，该方法能够在一定程度上抵抗成员推理攻击，同时保持合成数据的可用性，为隐私保护的机器学习研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗健康、金融、教育等涉及敏感数据的领域。通过生成保护隐私的合成数据，可以促进数据共享和合作研究，同时避免因直接使用原始数据而带来的隐私风险。该方法有助于企业和研究机构在遵守GDPR、CCPA等法规的前提下，安全地利用数据进行模型训练和分析，推动人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

Machine learning (ML) models frequently rely on training data that may include sensitive or personal information, raising substantial privacy concerns. Legislative frameworks such as the General Data Protection Regulation (GDPR) and the California Consumer Privacy Act (CCPA) have necessitated the development of strategies that preserve privacy while maintaining the utility of data. In this paper, we investigate the capability of Large Language Models (LLMs) to generate synthetic datasets integrated with Differential Privacy (DP) mechanisms, thereby enabling data-driven research and model training without direct exposure of sensitive information. Our approach incorporates DP-based noise injection methods, including Laplace and Gaussian distributions, into the data generation process. We then evaluate the utility of these DP-enhanced synthetic datasets by comparing the performance of ML models trained on them against models trained on the original data. To substantiate privacy guarantees, we assess the resilience of the generated synthetic data to membership inference attacks and related threats. The experimental results demonstrate that integrating DP within LLM-driven synthetic data generation offers a viable balance between privacy protection and data utility. This study provides a foundational methodology and insight into the privacy-preserving capabilities of LLMs, paving the way for compliant and effective ML research and applications.