Extracting Training Dialogue Data from Large Language Model based Task Bots

📄 arXiv: 2603.01550v1 📥 PDF

作者: Shuo Zhang, Junzhou Zhao, Junji Hou, Pinghui Wang, Chenxu Wang, Jing Tao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-03-02

备注: Accepted for publication in IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS). \c{opyright} 2026 IEEE

💡 一句话要点

针对LLM驱动的任务型对话系统，提出新型数据提取攻击方法以评估和缓解隐私风险。

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

关键词: 大型语言模型 任务型对话系统 数据提取攻击 隐私保护 成员推理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型驱动的任务型对话系统存在隐私泄露风险，可能无意中泄露训练数据中的敏感信息。
  2. 论文提出针对LLM驱动的TODS的新型数据提取攻击方法，增强了响应采样和成员推理能力。
  3. 实验表明，该方法能够有效提取对话状态的训练标签，最佳情况下精度超过70%，并分析了影响因素。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）通过建模复杂的语言模式和提供上下文相关的响应，已被广泛应用于增强面向任务的对话系统（TODS）。然而，这种集成引入了显著的隐私风险，因为LLM作为一种软知识库，将大量的训练数据压缩成丰富的知识表示，可能会无意中记住训练对话数据，其中不仅包含电话号码等可识别信息，还包含完整的旅行计划等对话级别的事件。尽管这种隐私问题至关重要，但LLM记忆如何在任务型机器人开发中被继承仍然未被探索。本文通过系统的定量研究来解决这一问题，包括评估现有的训练数据提取攻击，分析任务型对话建模的关键特征（这些特征使得现有方法无效），并提出为基于LLM的TODS量身定制的新型攻击技术，以增强响应采样和成员推理。实验结果证明了我们提出的数据提取攻击的有效性。我们的方法可以提取数千个对话状态的训练标签，最佳情况下的精度超过70%。此外，我们通过识别和量化关键的影响因素，并讨论有针对性的缓解策略，对基于LLM的TODS中的训练数据记忆进行了深入分析。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在LLM驱动的任务型对话系统中，无法有效提取训练数据，尤其是在对话状态等复杂信息的提取上。现有的攻击方法通常针对通用LLM设计，忽略了任务型对话系统特有的建模方式和数据特点，导致攻击效果不佳。因此，需要专门针对LLM驱动的TODS设计数据提取攻击方法。

核心思路：论文的核心思路是针对任务型对话系统的特点，改进现有的数据提取攻击方法，使其能够更有效地从LLM中提取训练数据。具体来说，通过优化响应采样策略和成员推理方法，提高攻击的精度和效率。同时，分析影响数据记忆的关键因素，为后续的隐私保护提供指导。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 评估现有数据提取攻击方法在LLM驱动的TODS上的效果；2) 分析任务型对话建模的关键特征，找出导致现有方法失效的原因；3) 提出新型的数据提取攻击方法，包括改进的响应采样策略和成员推理方法；4) 通过实验验证新方法的有效性，并分析影响数据记忆的关键因素；5) 讨论有针对性的缓解策略。

关键创新：论文的关键创新在于针对LLM驱动的TODS，提出了定制化的数据提取攻击方法。与现有方法相比，该方法更有效地利用了任务型对话系统的特点，提高了攻击的精度和效率。此外，论文还深入分析了影响数据记忆的关键因素，为后续的隐私保护提供了理论基础。

关键设计：论文在响应采样方面，可能采用了更精细的采样策略，例如基于对话状态的采样，以提高采样效率。在成员推理方面，可能采用了更复杂的推理模型，例如基于Transformer的分类器，以提高推理精度。具体的损失函数和网络结构等技术细节在摘要中未提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的数据提取攻击方法能够有效提取对话状态的训练标签，最佳情况下精度超过70%。这表明LLM驱动的TODS存在显著的隐私风险。此外，论文还深入分析了影响数据记忆的关键因素，为后续的隐私保护提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升基于LLM的任务型对话系统的安全性，防止用户隐私数据泄露。通过分析数据记忆的影响因素，可以指导开发者设计更安全的对话系统，并为隐私保护技术的研究提供参考。此外，该研究还可以应用于其他类似的LLM应用场景，例如智能客服、虚拟助手等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have been widely adopted to enhance Task-Oriented Dialogue Systems (TODS) by modeling complex language patterns and delivering contextually appropriate responses. However, this integration introduces significant privacy risks, as LLMs, functioning as soft knowledge bases that compress extensive training data into rich knowledge representations, can inadvertently memorize training dialogue data containing not only identifiable information such as phone numbers but also entire dialogue-level events like complete travel schedules. Despite the critical nature of this privacy concern, how LLM memorization is inherited in developing task bots remains unexplored. In this work, we address this gap through a systematic quantitative study that involves evaluating existing training data extraction attacks, analyzing key characteristics of task-oriented dialogue modeling that render existing methods ineffective, and proposing novel attack techniques tailored for LLM-based TODS that enhance both response sampling and membership inference. Experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed data extraction attack. Our method can extract thousands of training labels of dialogue states with best-case precision exceeding 70%. Furthermore, we provide an in-depth analysis of training data memorization in LLM-based TODS by identifying and quantifying key influencing factors and discussing targeted mitigation strategies.