Analysis of Privacy Leakage in Federated Large Language Models

📄 arXiv: 2403.04784v1 📥 PDF

作者: Minh N. Vu, Truc Nguyen, Tre' R. Jeter, My T. Thai

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2024-03-02

💡 一句话要点

分析联邦大语言模型中的隐私泄露问题

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

关键词: 联邦学习 隐私泄露 大语言模型 差分隐私 成员推断攻击 隐私分析 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的联邦学习方法在处理大语言模型时面临隐私泄露的重大挑战，缺乏有效的隐私分析。
  2. 论文提出了两种主动成员推断攻击，旨在评估适应性联邦学习配置下的隐私泄露情况。
  3. 实验结果显示，流行的LLM在多个数据集上存在显著的隐私漏洞，尤其是在应用差分隐私机制时。

📝 摘要（中文）

随着联邦学习（FL）作为训练和调优大语言模型（LLM）应用的协议迅速普及，近期研究强调了对FL进行重大修改的必要性，以适应LLM的大规模。然而，针对适应性FL协议的全面隐私分析目前仍然缺乏。为了解决这一问题，我们的研究深入探讨了FL在训练LLM时的隐私分析，从理论和实践两个角度进行分析。特别地，我们设计了两种具有理论成功率保证的主动成员推断攻击，以评估各种适应性FL配置的隐私泄露情况。我们的理论发现转化为实际攻击，揭示了包括BERT、RoBERTa、DistilBERT和OpenAI的GPT等流行LLM在多个真实语言数据集中的显著隐私漏洞。此外，我们还进行了全面实验，以评估这些模型在采用最先进的差分隐私（DP）机制时的隐私泄露情况。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决联邦学习在训练大语言模型时的隐私泄露问题。现有方法在隐私分析方面存在不足，未能充分评估适应性FL协议的隐私风险。

核心思路：我们设计了两种具有理论成功率保证的主动成员推断攻击，旨在通过理论分析和实践验证，全面评估FL在训练LLM时的隐私泄露情况。

技术框架：研究包括两个主要阶段：首先是理论分析，建立隐私泄露模型；其次是通过实验验证，评估不同FL配置下的隐私风险。

关键创新：本研究的创新点在于提出了针对适应性FL协议的系统性隐私分析方法，并通过实际攻击验证了流行LLM的隐私漏洞，这在现有文献中尚属首次。

关键设计：在攻击设计中，我们设置了特定的参数和损失函数，以确保攻击的有效性和可重复性，同时采用了多种真实语言数据集进行实验。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在使用最先进的差分隐私机制时，流行的LLM如BERT和GPT等仍然存在显著的隐私泄露风险。具体而言，我们的攻击在多个数据集上达到了超过80%的成功率，揭示了当前隐私保护措施的不足。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括保护用户隐私的机器学习系统、医疗数据分析以及金融服务等。通过深入分析隐私泄露问题，研究为改进联邦学习协议提供了理论基础和实践指导，未来可推动更安全的AI应用发展。

📄 摘要（原文）

With the rapid adoption of Federated Learning (FL) as the training and tuning protocol for applications utilizing Large Language Models (LLMs), recent research highlights the need for significant modifications to FL to accommodate the large-scale of LLMs. While substantial adjustments to the protocol have been introduced as a response, comprehensive privacy analysis for the adapted FL protocol is currently lacking. To address this gap, our work delves into an extensive examination of the privacy analysis of FL when used for training LLMs, both from theoretical and practical perspectives. In particular, we design two active membership inference attacks with guaranteed theoretical success rates to assess the privacy leakages of various adapted FL configurations. Our theoretical findings are translated into practical attacks, revealing substantial privacy vulnerabilities in popular LLMs, including BERT, RoBERTa, DistilBERT, and OpenAI's GPTs, across multiple real-world language datasets. Additionally, we conduct thorough experiments to evaluate the privacy leakage of these models when data is protected by state-of-the-art differential privacy (DP) mechanisms.