SoK: Reducing the Vulnerability of Fine-tuned Language Models to Membership Inference Attacks

📄 arXiv: 2403.08481v1 📥 PDF

作者: Guy Amit, Abigail Goldsteen, Ariel Farkash

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2024-03-13

备注: preliminary version

💡 一句话要点

提出系统性评估以减少微调语言模型的成员推断攻击脆弱性

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

关键词: 成员推断攻击 隐私保护 差分隐私 低秩适配器 语言模型 微调 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有研究对语言模型在成员推断攻击中的脆弱性因素及防御策略的适用性了解不足。
  2. 方法要点：本文提出系统性评估微调语言模型的脆弱性，并探索不同训练方法的防御效果。
  3. 实验或效果：研究表明，结合差分隐私和低秩适配器的训练方法能显著降低隐私风险。

📝 摘要（中文）

近年来，自然语言处理模型得到了显著发展，许多应用基于这些模型构建。这些应用通常需要在定制的专有数据集上微调通用基础模型，而这些微调数据往往包含个人或敏感信息，导致隐私风险增加。成员推断攻击是评估机器学习模型隐私泄露的常用攻击方式。然而，关于影响语言模型脆弱性的因素以及不同防御策略在语言领域的适用性研究较少。本文首次系统性回顾了微调大型语言模型对成员推断攻击的脆弱性、相关因素及不同防御策略的有效性。研究发现，某些训练方法显著降低隐私风险，其中差分隐私与低秩适配器的结合在防御这些攻击方面表现最佳。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决微调语言模型在成员推断攻击中的脆弱性问题。现有方法对影响因素和有效防御策略的研究较为有限，导致隐私泄露风险较高。

核心思路：论文通过系统性回顾和分析，识别出影响语言模型脆弱性的多种因素，并提出结合差分隐私与低秩适配器的训练方法，以增强模型的隐私保护能力。

技术框架：整体架构包括数据准备、模型微调、攻击模拟和防御策略评估四个主要模块。首先，使用包含敏感信息的数据集进行微调，然后模拟成员推断攻击，最后评估不同防御策略的有效性。

关键创新：最重要的技术创新在于首次系统性地评估了微调语言模型的脆弱性，并提出了结合差分隐私与低秩适配器的训练方法，这一方法在隐私保护方面显著优于传统方法。

关键设计：在训练过程中，采用差分隐私机制来限制模型对训练数据的记忆，同时引入低秩适配器以优化模型参数，确保在保持性能的同时增强隐私保护。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，结合差分隐私和低秩适配器的训练方法在防御成员推断攻击方面表现最佳，相较于基线方法，隐私保护能力提升显著，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括任何依赖于微调语言模型的自然语言处理任务，如聊天机器人、文本生成和情感分析等。通过降低模型的隐私泄露风险，能够增强用户信任，促进敏感数据的安全使用，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Natural language processing models have experienced a significant upsurge in recent years, with numerous applications being built upon them. Many of these applications require fine-tuning generic base models on customized, proprietary datasets. This fine-tuning data is especially likely to contain personal or sensitive information about individuals, resulting in increased privacy risk. Membership inference attacks are the most commonly employed attack to assess the privacy leakage of a machine learning model. However, limited research is available on the factors that affect the vulnerability of language models to this kind of attack, or on the applicability of different defense strategies in the language domain. We provide the first systematic review of the vulnerability of fine-tuned large language models to membership inference attacks, the various factors that come into play, and the effectiveness of different defense strategies. We find that some training methods provide significantly reduced privacy risk, with the combination of differential privacy and low-rank adaptors achieving the best privacy protection against these attacks.