You Are What You Write: Preserving Privacy in the Era of Large Language Models

计算机科学 差别隐私 对抗制 公制(单位) 私人信息检索 信息敏感性 语言模型 个人可识别信息 信息隐私 数据挖掘 机器学习 人工智能 计算机安全 运营管理 经济
作者
Richard E. Plant,Mario Valerio Giuffrida,Dimitra Gkatzia
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:4
标识
DOI:10.48550/arxiv.2204.09391
摘要

Large scale adoption of large language models has introduced a new era of convenient knowledge transfer for a slew of natural language processing tasks. However, these models also run the risk of undermining user trust by exposing unwanted information about the data subjects, which may be extracted by a malicious party, e.g. through adversarial attacks. We present an empirical investigation into the extent of the personal information encoded into pre-trained representations by a range of popular models, and we show a positive correlation between the complexity of a model, the amount of data used in pre-training, and data leakage. In this paper, we present the first wide coverage evaluation and comparison of some of the most popular privacy-preserving algorithms, on a large, multi-lingual dataset on sentiment analysis annotated with demographic information (location, age and gender). The results show since larger and more complex models are more prone to leaking private information, use of privacy-preserving methods is highly desirable. We also find that highly privacy-preserving technologies like differential privacy (DP) can have serious model utility effects, which can be ameliorated using hybrid or metric-DP techniques.
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