Assessing and Mitigating Data Memorization Risks in Fine-Tuned Large Language Models

📄 arXiv: 2508.14062v1 📥 PDF

作者: Badrinath Ramakrishnan, Akshaya Balaji

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-10

备注: 14 pages, 2 figures. Code and experimental framework available at https://github.com/akshayaaa10/llm-privacy-research

💡 一句话要点

提出多层隐私保护框架以解决大语言模型数据记忆风险

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

关键词: 隐私保护 大语言模型 数据记忆 差分隐私 自然语言处理 模型微调 数据去重

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有大型语言模型在微调过程中容易记忆训练数据，导致严重的隐私泄露风险。
  2. 方法要点：提出多层隐私保护框架，结合语义去重、差分隐私等技术，降低数据泄露风险。
  3. 实验或效果：实验表明，采用新方法后，隐私泄露率可降至0%，且模型效用保持在94.7%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中展现出卓越的能力，但其在微调过程中对训练数据的记忆倾向带来了显著的隐私风险。本文对微调后的LLMs中的数据记忆进行了全面的实证分析，并提出了一种新颖的多层隐私保护框架。通过对现代LLM架构（包括GPT-2、Phi-3和Gemma-2）的控制实验，我们证明了使用重复敏感数据进行微调会使隐私泄露率从基线的0-5%增加到60-75%，平均增加64.2%。我们提出并严格评估了四种互补的隐私保护方法：语义数据去重、生成过程中的差分隐私、基于熵的过滤和基于模式的内容过滤。实验结果表明，这些技术可以将数据泄露降低到0%，同时保持94.7%的原始模型效用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在微调过程中对训练数据的记忆问题，这种记忆会导致隐私泄露，现有方法未能有效应对这一挑战。

核心思路：论文提出了一种多层隐私保护框架，通过结合多种技术手段，旨在降低数据泄露风险并保持模型的实用性。

技术框架：整体架构包括四个主要模块：语义数据去重、生成过程中的差分隐私、基于熵的过滤和基于模式的内容过滤。这些模块协同工作，以实现隐私保护。

关键创新：最重要的创新在于提出了四种互补的隐私保护方法，特别是在生成过程中引入差分隐私和基于模式的内容过滤，这些方法在有效性上与现有技术有显著区别。

关键设计：在设计中，采用了特定的参数设置和损失函数，以确保隐私保护与模型效用之间的平衡，确保在降低数据泄露的同时，模型性能不受显著影响。

📊 实验亮点

实验结果显示，采用新提出的隐私保护方法后，数据泄露率从基线的0-5%提升至60-75%，而在应用新技术后，数据泄露率降至0%，同时保持94.7%的模型效用，展现了方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗、金融和社交媒体等对隐私要求极高的场景。通过有效降低数据泄露风险，能够增强用户对大型语言模型的信任，促进其在敏感领域的广泛应用，未来可能推动相关政策和技术标准的制定。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across diverse natural language processing tasks, but their tendency to memorize training data poses significant privacy risks, particularly during fine-tuning processes. This paper presents a comprehensive empirical analysis of data memorization in fine-tuned LLMs and introduces a novel multi-layered privacy protection framework. Through controlled experiments on modern LLM architectures including GPT-2, Phi-3, and Gemma-2, we demonstrate that fine-tuning with repeated sensitive data increases privacy leakage rates from baseline levels of 0-5% to 60-75%, representing a 64.2% average increase across tested models. We propose and rigorously evaluate four complementary privacy protection methods: semantic data deduplication, differential privacy during generation, entropy-based filtering, and pattern-based content filtering. Our experimental results show that these techniques can reduce data leakage to 0% while maintaining 94.7% of original model utility.