Input Reconstruction Attack against Vertical Federated Large Language Models

📄 arXiv: 2311.07585v2 📥 PDF

作者: Fei Zheng

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2023-11-07 (更新: 2023-11-24)

💡 一句话要点

提出输入重构攻击以解决垂直联邦大语言模型隐私问题

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

关键词: 输入重构攻击 垂直联邦学习 隐私保护 大型语言模型 中间嵌入 数据安全 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的垂直联邦学习方法在保护用户输入方面存在严重不足，容易被重构。
  2. 论文提出了一种输入重构攻击，揭示了VFL在LLMs中的隐私保护缺陷。
  3. 实验结果显示，使用商业GPU可以在一秒内重构用户输入，表明隐私保护措施亟需改进。

📝 摘要（中文）

近年来，由于ChatGPT的出现，大型语言模型（LLMs）引起了学术界和公众的广泛关注。尽管LLMs在文本生成方面展现出惊人的能力，但隐私问题限制了其在实际商业中的应用。用户输入或模型本身在使用过程中可能会被泄露。垂直联邦学习（VFL）是一种有前景的解决方案，通过将模型分为用户和模型提供者维护的上下部分来保护用户输入和模型知识。然而，本文证明在LLMs中，VFL无法保护用户输入，因为可以简单且廉价地从中间嵌入重构输入。实验表明，即使使用商业GPU，输入句子也能在一秒内重构。我们还讨论了增强垂直联邦LLMs隐私的几种可能解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文要解决的问题是垂直联邦学习（VFL）在大型语言模型（LLMs）中无法有效保护用户输入，导致隐私泄露的风险。现有方法未能考虑到中间嵌入的重构可能性，造成用户输入易被攻击者获取。

核心思路：论文的核心解决思路是通过输入重构攻击，展示VFL在LLMs中的隐私保护缺陷。通过分析中间嵌入，攻击者能够快速重构用户输入，从而揭示现有隐私保护措施的不足。

技术框架：整体架构包括用户输入的处理、模型的中间嵌入生成以及重构过程。主要模块包括用户端的输入处理、模型提供者的嵌入生成和攻击者的重构算法。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了输入重构攻击这一新概念，揭示了VFL在LLMs中的隐私保护机制的脆弱性。这一发现与现有方法的本质区别在于强调了中间嵌入的可重构性。

关键设计：关键设计包括对中间嵌入的获取和重构算法的优化。具体参数设置和损失函数的选择使得重构过程高效且准确，确保了攻击的成功率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用商业GPU可以在仅一秒内成功重构用户输入，表明VFL在保护用户隐私方面的严重不足。这一发现为未来的隐私保护研究提供了重要的实验依据，强调了对现有方法的重新审视和改进的必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括需要保护用户隐私的在线服务和商业应用，如聊天机器人、在线客服和个性化推荐系统。通过改进隐私保护措施，可以增强用户对这些系统的信任，从而推动其广泛应用。未来，研究结果可能促使更安全的联邦学习框架的开发，提升整体数据安全性。

📄 摘要（原文）

Recently, large language models (LLMs) have drawn extensive attention from academia and the public, due to the advent of the ChatGPT. While LLMs show their astonishing ability in text generation for various tasks, privacy concerns limit their usage in real-life businesses. More specifically, either the user's inputs (the user sends the query to the model-hosting server) or the model (the user downloads the complete model) itself will be revealed during the usage. Vertical federated learning (VFL) is a promising solution to this kind of problem. It protects both the user's input and the knowledge of the model by splitting the model into a bottom part and a top part, which is maintained by the user and the model provider, respectively. However, in this paper, we demonstrate that in LLMs, VFL fails to protect the user input since it is simple and cheap to reconstruct the input from the intermediate embeddings. Experiments show that even with a commercial GPU, the input sentence can be reconstructed in only one second. We also discuss several possible solutions to enhance the privacy of vertical federated LLMs.