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Datenschutz von großen Sprachmodellen (LLMs): Eine Umfrage


Kernkonzepte
Datenschutzbedenken bei großen Sprachmodellen erfordern umfassende Maßnahmen zur Sicherung sensibler Daten während des Trainings und der Anwendung.
Zusammenfassung
LLMs sind komplexe KI-Systeme zur Verarbeitung von menschlicher Sprache. Datenschutzbedenken umfassen passive Datenschutzverletzungen und aktive Datenschutzangriffe. Schutzmechanismen wie Differential Privacy und Föderiertes Lernen werden diskutiert. Die Forschung konzentriert sich auf bekannte Modelle wie GPT-2 und BERT. Es besteht Bedarf an verbesserten Datenschutztechnologien für LLMs.
Statistiken
LLMs lernen Sprachmuster durch Analyse großer Textdaten. LLMs können sensible Informationen durch passive Datenschutzverletzungen preisgeben. Techniken wie Differential Privacy und Föderiertes Lernen sollen Datenschutzrisiken mindern.
Zitate
"LLMs können sensible Daten durch passive Datenschutzverletzungen preisgeben." "Die Forschung konzentriert sich auf bekannte Modelle wie GPT-2 und BERT."

Wesentliche Erkenntnisse destilliert aus

by Biwei Yan,Ku... bei arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05156.pdf
On Protecting the Data Privacy of Large Language Models (LLMs)

Tiefere Untersuchungen

Wie können Datenschutzbedenken bei LLMs effektiv angegangen werden?

Um Datenschutzbedenken bei Large Language Models (LLMs) effektiv anzugehen, können verschiedene Techniken und Strategien eingesetzt werden. Dazu gehören: Datenbereinigung: Durch Datenbereinigung können Fehler und Inkonsistenzen in den Daten korrigiert werden, wodurch die Qualität der Daten verbessert wird. Zudem können persönlich identifizierbare Informationen (PII) anonymisiert oder generalisiert werden, um die Identifizierung von Einzelpersonen zu erschweren. Föderiertes Lernen: Föderiertes Lernen ermöglicht es, das Training über mehrere Geräte oder Server zu dezentralisieren, wodurch die Daten lokal bleiben und nur Modellaktualisierungen übertragen werden. Dadurch wird die Privatsphäre der Nutzer gewahrt. Differentielle Privatsphäre: Durch differentielle Privatsphäre können Daten geschützt werden, indem zufälliges Rauschen hinzugefügt wird, um sicherzustellen, dass selbst bei vollständigem Hintergrundwissen der Angreifer keine Rückschlüsse auf individuelle Daten ziehen kann. Wissenvergessen: Durch das Konzept des Wissenvergessens oder Maschinenvergessens können sensible Informationen aus dem Modell entfernt werden, um die Privatsphäre zu schützen. Homomorphe Verschlüsselung: Homomorphe Verschlüsselung ermöglicht es, Berechnungen auf verschlüsselten Daten durchzuführen, ohne die Daten zu entschlüsseln, was die Privatsphäre und Sicherheit der Daten gewährleistet.

Welche Auswirkungen haben Datenschutzverletzungen in LLMs auf die Privatsphäre der Nutzer?

Datenschutzverletzungen in Large Language Models (LLMs) können schwerwiegende Auswirkungen auf die Privatsphäre der Nutzer haben. Indem sensible Informationen durch Datenschutzverletzungen preisgegeben werden, können folgende Konsequenzen eintreten: Offenlegung sensibler Informationen: Durch Datenschutzverletzungen können sensible Daten wie persönliche Informationen, medizinische Daten oder finanzielle Details offengelegt werden, was die Privatsphäre der Nutzer gefährdet. Identitätsdiebstahl: Wenn persönliche Daten durch Datenschutzverletzungen kompromittiert werden, besteht die Gefahr des Identitätsdiebstahls, bei dem Angreifer die Identität der Nutzer missbrauchen können. Gezielte Werbung und Manipulation: Durch die Offenlegung von persönlichen Vorlieben und Interessen können LLMs dazu verwendet werden, gezielte Werbung zu schalten oder Nutzer zu manipulieren, was die Autonomie und Privatsphäre der Nutzer beeinträchtigt. Diskriminierung: Datenschutzverletzungen können dazu führen, dass sensible Attribute oder Merkmale von Nutzern offengelegt werden, was zu Diskriminierung aufgrund dieser Attribute führen kann.

Inwiefern könnten neue Datenschutztechnologien die Entwicklung von LLMs vorantreiben?

Neue Datenschutztechnologien könnten die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) auf verschiedene Weisen vorantreiben: Verbesserte Privatsphäre: Durch den Einsatz von Datenschutztechnologien wie differentieller Privatsphäre, homomorpher Verschlüsselung und Wissenvergessen können LLMs datenschutzfreundlicher gestaltet werden, was das Vertrauen der Nutzer stärkt und die Akzeptanz der Technologie fördert. Compliance mit Datenschutzvorschriften: Neue Datenschutztechnologien können dazu beitragen, dass LLMs den geltenden Datenschutzvorschriften entsprechen, was für Unternehmen und Organisationen, die diese Modelle einsetzen, von entscheidender Bedeutung ist. Innovative Anwendungen: Durch den Einsatz von Datenschutztechnologien können LLMs in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Rechtswesen eingesetzt werden, da die Privatsphäre der Nutzer gewahrt bleibt. Vertrauensbildung: Indem Datenschutztechnologien in LLMs integriert werden, kann das Vertrauen der Nutzer gestärkt werden, was zu einer breiteren Akzeptanz und Nutzung dieser Technologien führen kann.
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