Teach LLMs to Phish: Stealing Private Information from Language Models
作者: Ashwinee Panda, Christopher A. Choquette-Choo, Zhengming Zhang, Yaoqing Yang, Prateek Mittal
分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-03-01
备注: ICLR 2024
💡 一句话要点
提出神经钓鱼攻击以提取语言模型中的私人信息
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 隐私保护 数据提取 语言模型 神经钓鱼 安全性研究 个人信息 攻击策略
📋 核心要点
- 核心问题：现有方法在提取大型语言模型中存储的私人信息时面临隐私风险，且攻击成功率较低。
- 方法要点：本文提出的“神经钓鱼”攻击通过插入少量无害句子来提取敏感信息，降低了对手的技术门槛。
- 实验或效果：实验表明，该攻击在某些情况下的成功率高达50%，显著提高了信息提取的有效性。
📝 摘要（中文）
当大型语言模型在私人数据上进行训练时，可能会存在显著的隐私风险，导致其记忆和复述敏感信息。本文提出了一种新的实用数据提取攻击方法，称为“神经钓鱼”。该攻击使得对手能够针对性地提取敏感或个人可识别信息（PII），例如信用卡号码，攻击成功率高达10%，在某些情况下甚至可达50%。我们的攻击假设对手仅需在训练数据集中插入少量看似无害的句子，并对用户数据结构有模糊的先验知识。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在训练过程中可能记忆和复述私人信息的问题。现有方法在提取敏感信息时成功率较低，且对手的技术要求较高。
核心思路：本文提出的“神经钓鱼”攻击通过向训练数据集中插入少量看似无害的句子，使得模型在训练时学习到这些信息，从而在推理阶段能够复述出敏感信息。这样的设计降低了对手的技术门槛，且攻击方式隐蔽。
技术框架：整体架构包括数据准备、模型训练和攻击实施三个主要阶段。在数据准备阶段，对手需要选择适当的无害句子并将其插入训练数据中；在模型训练阶段，模型学习到这些句子并可能记忆相关的敏感信息；在攻击实施阶段，通过查询模型获取敏感信息。
关键创新：最重要的技术创新点在于通过插入少量无害句子来实现对模型的有效攻击，这与现有方法依赖大量标注数据或复杂攻击策略的本质区别。
关键设计：在参数设置上，攻击者需要选择适当的句子数量和内容，以确保其看似无害且能够有效引导模型学习。损失函数和网络结构的具体细节在论文中进行了详细讨论，以确保攻击的有效性和隐蔽性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，本文提出的“神经钓鱼”攻击在某些情况下的成功率高达50%，显著高于传统方法的成功率。这一结果表明，攻击者可以通过简单的策略有效地提取模型中的敏感信息，强调了大型语言模型在隐私保护方面的脆弱性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括网络安全、隐私保护和人工智能伦理等。通过揭示大型语言模型的隐私风险，研究者和开发者可以更好地设计防护机制，保护用户数据不被恶意提取。此外，该研究也为未来的模型训练和数据管理提供了重要的参考。
📄 摘要（原文）
When large language models are trained on private data, it can be a significant privacy risk for them to memorize and regurgitate sensitive information. In this work, we propose a new practical data extraction attack that we call "neural phishing". This attack enables an adversary to target and extract sensitive or personally identifiable information (PII), e.g., credit card numbers, from a model trained on user data with upwards of 10% attack success rates, at times, as high as 50%. Our attack assumes only that an adversary can insert as few as 10s of benign-appearing sentences into the training dataset using only vague priors on the structure of the user data.