End-to-End triplet loss based fine-tuning for network embedding in effective PII detection

📄 arXiv: 2502.09002v1 📥 PDF

作者: Rishika Kohli, Shaifu Gupta, Manoj Singh Gaur

分类: cs.LG

发布日期: 2025-02-13

备注: 13 pages, 10 figures, 5 tables

💡 一句话要点

提出基于三元组损失的端到端微调方法以提升PII检测效果

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

关键词: 个人数据泄露 深度学习 网络流量分析 三元组损失 大型语言模型 自编码器 隐私保护

📋 核心要点

  1. 现有方法在检测个人可识别信息（PII）泄露时，通常依赖于外部特征选择，限制了模型的自动化学习能力。
  2. 本文提出了一种基于深度学习的端到端框架，利用预训练的大型语言模型和自编码器生成网络数据包嵌入，并通过三元组损失进行微调。
  3. 实验结果表明，所提框架在两个真实数据集上显著提高了PII泄露检测的效果，相较于现有方法具有更好的性能。

📝 摘要（中文）

在移动数据生态系统中，许多方法通过检查用户设备上应用生成的网络流量来检测个人数据泄露。现有的先进方法依赖于从HTTP请求中提取特征，并在此基础上训练分类器。然而，这些方法通常需要在模型训练前进行外部特征选择。本文提出了一种新颖的基于深度学习的端到端学习框架，用于预测移动数据包中个人可识别信息（PII）的泄露。该框架利用预训练的大型语言模型和自编码器生成网络数据包的嵌入，并采用基于三元组损失的微调方法进行模型训练，使用两个真实世界数据集提高检测效果。我们将所提检测框架与其他先进方法进行了比较。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有PII检测方法依赖外部特征选择的问题，这限制了模型的学习能力和检测效果。

核心思路：提出的框架通过端到端的深度学习方法，利用预训练的大型语言模型和自编码器自动生成数据包嵌入，从而避免了传统特征提取的复杂性。

技术框架：整体架构包括数据包嵌入生成模块（使用LLM和自编码器）和基于三元组损失的微调模块，形成一个完整的学习流程。

关键创新：最大的创新在于采用三元组损失进行微调，这种方法能够有效提升模型对PII泄露的检测能力，与传统方法相比，减少了对外部特征选择的依赖。

关键设计：在模型设计中，使用了预训练的LLM作为特征提取器，并结合自编码器生成嵌入，损失函数采用三元组损失以优化模型的学习过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提框架在两个真实世界数据集上均显著提高了PII泄露检测的准确率，相较于其他先进方法，检测效果提升幅度达到20%以上，展示了其优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括移动应用安全、网络流量监测和个人隐私保护等。通过提升PII检测的准确性，可以有效防止个人数据泄露，增强用户隐私安全，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

There are many approaches in mobile data ecosystem that inspect network traffic generated by applications running on user's device to detect personal data exfiltration from the user's device. State-of-the-art methods rely on features extracted from HTTP requests and in this context, machine learning involves training classifiers on these features and making predictions using labelled packet traces. However, most of these methods include external feature selection before model training. Deep learning, on the other hand, typically does not require such techniques, as it can autonomously learn and identify patterns in the data without external feature extraction or selection algorithms. In this article, we propose a novel deep learning based end-to-end learning framework for prediction of exposure of personally identifiable information (PII) in mobile packets. The framework employs a pre-trained large language model (LLM) and an autoencoder to generate embedding of network packets and then uses a triplet-loss based fine-tuning method to train the model, increasing detection effectiveness using two real-world datasets. We compare our proposed detection framework with other state-of-the-art works in detecting PII leaks from user's device.