Agentic Privacy-Preserving Machine Learning

📄 arXiv: 2508.02836v1 📥 PDF

作者: Mengyu Zhang, Zhuotao Liu, Jingwen Huang, Xuanqi Liu

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2025-07-30

💡 一句话要点

提出Agentic-PPML框架，提升隐私保护大语言模型推理的实用性

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

关键词: 隐私保护机器学习 大语言模型 同态加密 安全多方计算 意图理解 垂直领域模型

📋 核心要点

  1. 现有PPML方案在大型语言模型上的效率极低，推理速度远低于明文推理，限制了实际应用。
  2. Agentic-PPML框架利用通用LLM进行意图理解，并将隐私计算委托给垂直领域的专用模型。
  3. 该方法通过分离意图解析和隐私计算，避免了LLM直接处理加密数据，显著提升了隐私保护推理的效率。

📝 摘要（中文）

隐私保护机器学习(PPML)对于确保人工智能中的数据隐私至关重要。近年来，学术界提出了大量基于密码学原语的可证明安全的PPML方案。然而，对于具有数十亿参数的大语言模型(LLM)而言，PPML的效率远不能接受。例如，目前最先进的保密LLM推理解决方案的性能比明文推理慢至少10000倍。当上下文长度增加时，性能差距甚至更大。在这篇立场文件中，我们提出了一个名为Agentic-PPML的新框架，以使LLM中的PPML具有实用性。我们的关键见解是利用通用LLM进行意图理解，并将密码学安全推理委托给在垂直领域训练的专用模型。通过将通常涉及少量或不涉及敏感信息的语言意图解析与隐私关键计算进行模块化分离，Agentic-PPML完全消除了LLM处理加密提示的需求，从而实现了以隐私保护LLM为中心服务的实际部署。

🔬 方法详解

问题定义：现有隐私保护机器学习（PPML）方案在应用于大型语言模型（LLM）时，面临着严重的效率问题。特别是对于具有数十亿参数的LLM，使用密码学原语进行隐私保护推理会导致巨大的性能开销，例如推理速度比明文推理慢数万倍。这种性能瓶颈使得PPML在LLM领域的实际应用变得非常困难。现有方法的痛点在于需要对整个LLM进行加密计算，计算复杂度高，难以满足实际需求。

核心思路：Agentic-PPML的核心思路是将LLM的推理过程分解为意图理解和隐私计算两个模块。利用通用LLM进行意图理解，由于意图理解通常不涉及敏感数据，因此可以在明文状态下进行。然后，将意图理解的结果传递给在垂直领域训练的专用模型，该模型负责执行密码学安全的推理计算。通过这种模块化的设计，可以避免LLM直接处理加密的提示，从而显著降低计算复杂度，提高推理效率。

技术框架：Agentic-PPML框架包含以下主要模块：1) 通用LLM：负责接收用户输入，进行意图理解，提取关键信息。2) 意图解析器：将通用LLM的输出转换为专用模型可以理解的格式。3) 专用模型：在垂直领域训练，负责执行密码学安全的推理计算。4) 加密模块：对输入数据进行加密，确保隐私安全。5) 解密模块：对专用模型的输出进行解密，并将结果返回给用户。整个流程如下：用户输入 -> 加密 -> 通用LLM (意图理解) -> 意图解析器 -> 专用模型 (隐私计算) -> 解密 -> 用户。

关键创新：Agentic-PPML最重要的技术创新点在于将LLM的推理过程分解为意图理解和隐私计算两个模块，并分别由通用LLM和专用模型处理。这种模块化的设计避免了LLM直接处理加密数据，从而显著降低了计算复杂度，提高了推理效率。与现有方法相比，Agentic-PPML能够在保证隐私安全的前提下，实现更高效的LLM推理。

关键设计：Agentic-PPML的关键设计包括：1) 通用LLM的选择：选择具有良好意图理解能力的通用LLM，例如GPT系列模型。2) 专用模型的训练：在垂直领域训练专用模型，使其能够高效地执行密码学安全的推理计算。3) 意图解析器的设计：设计高效的意图解析器，将通用LLM的输出转换为专用模型可以理解的格式。4) 加密方案的选择：选择合适的加密方案，例如同态加密或安全多方计算，以确保隐私安全。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

由于是position paper，论文主要提出了框架，没有给出具体的实验结果。但是，论文指出Agentic-PPML框架通过分离意图解析和隐私计算，有望显著提升隐私保护LLM推理的效率，解决现有PPML方案在LLM应用中的性能瓶颈。未来的工作将集中在具体模型的选择、训练和性能评估上，以验证Agentic-PPML框架的有效性。

🎯 应用场景

Agentic-PPML框架可应用于金融、医疗等对数据隐私要求极高的领域。例如，在金融领域，可以利用该框架进行隐私保护的信用评估；在医疗领域，可以用于安全地分析患者数据，辅助疾病诊断。该框架的实际价值在于能够在保证数据隐私的前提下，充分利用LLM的强大能力，为各行业提供更智能、更安全的服务。未来，Agentic-PPML有望成为隐私保护LLM应用的重要基础设施。

📄 摘要（原文）

Privacy-preserving machine learning (PPML) is critical to ensure data privacy in AI. Over the past few years, the community has proposed a wide range of provably secure PPML schemes that rely on various cryptography primitives. However, when it comes to large language models (LLMs) with billions of parameters, the efficiency of PPML is everything but acceptable. For instance, the state-of-the-art solution for confidential LLM inference represents at least 10,000-fold slower performance compared to plaintext inference. The performance gap is even larger when the context length increases. In this position paper, we propose a novel framework named Agentic-PPML to make PPML in LLMs practical. Our key insight is to employ a general-purpose LLM for intent understanding and delegate cryptographically secure inference to specialized models trained on vertical domains. By modularly separating language intent parsing - which typically involves little or no sensitive information - from privacy-critical computation, Agentic-PPML completely eliminates the need for the LLMs to process the encrypted prompts, enabling practical deployment of privacy-preserving LLM-centric services.