DP-TabICL: In-Context Learning with Differentially Private Tabular Data

Core Concepts

Differential privacy mechanisms can protect tabular data in in-context learning, ensuring privacy while maintaining performance.

Abstract

This article explores the application of differential privacy (DP) to safeguard tabular data used in in-context learning (ICL). It introduces Local Differentially Private Tabular-based In-Context Learning (LDP-TabICL) and Global Differentially Private Tabular-based In-Context Learning (GDP-TabICL) frameworks, evaluating their performance on real-world datasets. LDP-TabICL uses randomized response for privacy, while GDP-TabICL relies on global DP mechanisms. The study shows that DP-based ICL can maintain data privacy while achieving comparable performance to non-LLM baselines, especially under high privacy regimes. Index Abstract Introduction to Large Language Models (LLMs) and In-Context Learning (ICL) Use of Tabular Data in ICL Risks of Using Tabular Data in LLMs Mitigating Privacy Risks with Differential Privacy (DP) Proposed Methods: LDP-TabICL and GDP-TabICL Experimental Evaluation Results and Analysis Conclusion

Stats

"We formulate two private ICL frameworks with provable privacy guarantees in both the local (LDP-TabICL) and global (GDP-TabICL) DP scenarios via injecting noise into individual records or group statistics, respectively." "Our evaluations show that DP-based ICL can protect the privacy of the underlying tabular data while achieving comparable performance to non-LLM baselines, especially under high privacy regimes."

Quotes

"The ease of usage and cost-benefit has motivated several organizations to integrate LLMs into their operations and services to supplement their private data with knowledge from the large corpus of texts that LLMs are trained on." "Recent research has demonstrated that LLMs can leak information from the large text corpus used to train them and from the smaller pool of domain-specific data used to fine-tune them." "We propose LDP-TabICL for generating demonstration examples that have formal local DP guarantees for use in tabular data classification via ICL."

Key Insights Distilled From

DP-TabICL

by Alycia N. Ca... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05681.pdf

Deeper Inquiries

질문 1

이 연구 결과는 LLMs 이외의 다른 기계 학습 모델에 어떻게 적용될 수 있습니까?

대답 1

이 연구에서 사용된 LDP 및 GDP 메커니즘은 LLMs에만 국한되지 않고 다른 기계 학습 모델에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 다른 분류 모델이나 회귀 모델에도 민감한 데이터를 보호하고 개인 정보를 보호하기 위해 DP 메커니즘을 통합할 수 있습니다. 또한, 다른 모델들도 새로운 작업에 대한 적응을 위해 외부 데이터를 활용할 때 DP를 사용하여 데이터 프라이버시를 보호할 수 있습니다. 이러한 방식으로 DP 메커니즘은 다양한 기계 학습 모델에 적용될 수 있으며, 데이터 보안과 개인 정보 보호를 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

질문 2

타부러 데이터 처리의 실제 응용에서 DP 메커니즘을 사용하는 것에 대한 잠재적인 윤리적 영향은 무엇인가요?

대답 2

타부러 데이터 처리에서 DP 메커니즘을 사용하는 것은 몇 가지 잠재적인 윤리적 영향을 가질 수 있습니다. 첫째, DP를 사용하여 데이터를 보호하면 개인 정보를 보호하고 데이터 누출을 방지할 수 있지만, 이는 데이터에 대한 접근성과 유용성을 제한할 수 있습니다. 따라서 DP를 사용할 때는 데이터 보안과 개인 정보 보호를 균형 있게 고려해야 합니다. 둘째, DP 메커니즘을 잘못 구현하거나 부적절하게 사용하면 잘못된 결정을 내릴 수 있으며, 이는 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 DP를 사용할 때는 신중하게 고려해야 합니다.

질문 3

DP 개념을 보다 포괄적인 데이터 프라이버시 규정 및 정책에 통합하는 방법은 무엇인가요?

대답 3

DP 개념을 보다 포괄적인 데이터 프라이버시 규정 및 정책에 통합하기 위해서는 몇 가지 단계를 고려해야 합니다. 첫째, DP를 포괄적인 데이터 보호 정책에 통합하려면 조직이 DP를 적용하고 준수하는 방법을 명확히 이해하고 문서화해야 합니다. 둘째, DP를 사용하여 수집된 데이터의 처리 및 보관 방법을 규제하고 감독하는 프로세스를 수립해야 합니다. 셋째, DP를 적용한 데이터의 공개 및 공유에 대한 규칙과 절차를 개발하고 준수해야 합니다. 이러한 단계를 통해 DP 개념을 보다 포괄적인 데이터 프라이버시 규정 및 정책에 효과적으로 통합할 수 있습니다.