大型語言模型的成員推斷攻擊研究現狀：問題與解決方案

Alapfogalmak

現階段針對大型語言模型的成員推斷攻擊存在嚴重缺陷，其依賴的訓練數據收集方法存在偏差，導致結果不可靠，需要更加嚴謹的評估方法。

Kivonat

研究背景
近年來，大型語言模型（LLM）的快速發展引發了人們對其安全和隱私問題的擔憂，其中一個重要方面是LLM是否會記憶訓練數據，以及如何評估這種記憶能力。成員推斷攻擊（MIA）是一種常用的評估機器學習模型記憶能力的方法，近年來也被應用於LLM。
現有方法的缺陷
現有針對LLM的MIA研究大多依賴於事後收集的數據集來評估攻擊效果。然而，這種數據收集方法存在嚴重缺陷，因為成員和非成員數據之間存在顯著的分布差異，例如時間差異、主題差異等。這種差異會導致MIA分類器學習到語言的時態差異，而不是真正的成員資格，從而誇大了攻擊效果，並導致對LLM記憶能力的錯誤理解。
本文貢獻
本文首先回顧了針對LLM的MIA相關文獻，並分析了現有評估方法的缺陷。作者發現，幾乎所有依賴於事後數據收集的MIA研究都存在分布差異問題，這嚴重影響了評估結果的可靠性。
為了解決這個問題，本文提出了一些更嚴謹的MIA評估方法，包括：

使用開源LLM發布的隨機測試集作為成員和非成員數據進行評估。
在LLM訓練數據中注入隨機生成的唯一序列。
通過在較小的數據集上微調LLM來創建隨機評估設置。
應用控制方法對事後收集的數據進行校準和評估。
總結
LLM的記憶能力是一個重要且多方面的问题，只有使用可靠、獨立的基準測試才能取得有意義的進展。本文提出的評估方法為未來研究提供了一個更嚴謹的框架，有助於更準確地評估LLM的記憶能力和潛在的安全隱私風險。

Statisztikák

針對 LLaMA-30B 模型在 WikiMIA 數據集上進行的成員推斷攻擊達到了 0.74 的 AUC。
針對 GPT-3 模型在受版權保護的書籍（BookMIA）上進行的成員推斷攻擊達到了 0.88 的 AUC。
針對 OpenLLaMA 模型在書籍和學術論文上進行的成員推斷攻擊分別達到了 0.86 和 0.68 的 AUC。
在 The Pile 數據集的 7 個子集中，直接從其未受版權保護的版本中抽取的成員和非成員數據，使用詞袋分類器進行的區分效果幾乎沒有優於隨機猜測基準。
對於經過適度去重處理的 MIMIR 數據集（13_0.8），幾乎所有數據子集的詞袋分類器 AUC 都保持在接近隨機猜測基準的水平。
對於經過更積極去重處理的 MIMIR 數據集（7_0.2），幾乎所有子集的詞袋分類器 AUC 都很大。

Főbb Kivonatok

SoK: Membership Inference Attacks on LLMs are Rushing Nowhere (and How to Fix It)

by Matthieu Mee... : arxiv.org 10-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.17975.pdf

Mélyebb kérdések

除了本文提到的方法之外，还有哪些其他方法可以更准确地评估大型语言模型的成员推断攻击效果？

除了文中提到的随机化测试集、注入随机序列、随机微调和事后控制方法等，以下方法也可能有助于更准确地评估大型语言模型的成员推断攻击效果：

对抗训练: 在模型训练过程中，可以引入对抗样本，即刻意设计用于欺骗模型的样本。通过对抗训练，可以提高模型对成员推断攻击的鲁棒性，从而更准确地评估攻击效果。
差分隐私: 在模型训练过程中，可以采用差分隐私技术，即在保证模型性能的前提下，对训练数据添加噪声，从而保护数据隐私。通过比较采用和不采用差分隐私技术训练的模型对成员推断攻击的抵抗能力，可以更准确地评估攻击效果。
多模型融合: 可以训练多个结构不同、参数不同的模型，并使用模型融合技术将多个模型的预测结果进行整合。由于不同模型可能记忆训练数据的模式不同，因此多模型融合可以降低成员推断攻击的成功率，从而更准确地评估攻击效果。
基于因果推断的评估方法: 可以借鉴因果推断的思想，设计更严格的评估指标，以区分模型是真正记住了训练数据，还是仅仅学习到了数据中的统计规律。例如，可以采用类似于双重差分法的评估方法，比较模型在训练数据和测试数据上预测结果的差异，从而更准确地评估攻击效果。

如果大型语言模型真的可以记住训练数据中的敏感信息，那么如何设计更安全的模型训练和部署方案？

如果大型语言模型真的可以记住训练数据中的敏感信息，那么在模型训练和部署过程中需要采取更加严格的安全措施，以保护数据隐私和安全：
模型训练阶段:

数据脱敏: 在模型训练之前，对训练数据进行脱敏处理，例如删除或替换敏感信息，以降低模型记忆敏感信息的风险。
差分隐私: 在模型训练过程中，采用差分隐私技术，对训练数据添加噪声，从而保护数据隐私。
联邦学习: 采用联邦学习技术，将模型训练任务分散到多个数据拥有方进行，每个数据拥有方只使用本地数据训练模型，并将模型参数上传到服务器进行聚合，从而避免将原始数据集中到一起，降低数据泄露风险。

模型部署阶段:

模型剪枝和压缩: 对训练好的模型进行剪枝和压缩，去除冗余参数，降低模型复杂度，从而降低模型记忆训练数据的风险。
模型输出审查: 对模型的输出结果进行审查，过滤掉可能包含敏感信息的输出结果，以防止敏感信息泄露。
安全部署环境: 将模型部署在安全可控的环境中，限制对模型的访问权限，防止未授权访问和攻击。
持续监控: 对模型的运行状态进行持续监控，及时发现异常行为，并采取相应的安全措施。

人类的记忆能力是否也存在类似的“成员推断攻击”风险？如何借鉴机器学习领域的相關研究来更好地理解和保护人类的隐私？

人类的记忆能力确实存在类似于“成员推断攻击”的风险。例如，通过观察一个人对特定事件或信息的反应，可以推断出他是否曾经接触过这些事件或信息。
我们可以借鉴机器学习领域的相关研究，更好地理解和保护人类的隐私：

研究人类记忆的机制: 通过脑科学、心理学等学科的研究，深入理解人类记忆的形成、存储和提取机制，以及影响记忆的因素，例如情绪、注意力、重复次数等。
开发评估人类记忆隐私风险的方法: 借鉴机器学习领域成员推断攻击的评估方法，开发评估人类记忆隐私风险的方法，例如设计实验，观察人们对特定刺激的反应，以推断他们是否曾经接触过相关信息。
制定保护人类记忆隐私的策略: 借鉴机器学习领域保护数据隐私的策略，制定保护人类记忆隐私的策略，例如：

提高个人信息安全意识: 教育人们保护个人信息的重要性，以及如何防范记忆隐私泄露的风险。
限制信息传播: 对敏感信息的传播进行限制，例如制定相关法律法规，规范信息收集和使用行为。
开发保护记忆隐私的技术: 开发保护记忆隐私的技术，例如开发可以屏蔽特定记忆的药物或技术。

总而言之，人类记忆隐私是一个值得关注的重要问题。通过借鉴机器学习领域的相關研究，我们可以更好地理解和保护人类的隐私。