대규모 언어 모델의 훈련 데이터 유출 탐지를 위한 샘플링 기반 유사도 추정 기법

Core Concepts

대규모 언어 모델의 훈련 데이터에는 부적절한 데이터가 포함될 수 있으며, 이를 탐지하기 위해 모델의 출력 텍스트만을 이용하여 유사도를 추정하는 샘플링 기반 기법을 제안한다.

Abstract

대규모 언어 모델(LLM)은 웹 데이터를 기반으로 학습되어 각 텍스트의 기여도를 파악하기 어려워, 부적절한 데이터(벤치마크, 개인정보, 저작권 텍스트 등)가 포함될 위험이 있다.
멤버십 추론 공격(MIA)은 주어진 텍스트가 모델의 훈련 데이터에 포함되었는지 여부를 판단하는 기법으로, 기존 연구에서는 모델의 likelihood를 이용하는 방식이 효과적인 것으로 나타났다.
그러나 일부 모델(ChatGPT, Claude 3 등)은 likelihood를 사용자에게 공개하지 않아 기존 방식을 적용할 수 없다.
본 연구에서는 모델의 출력 텍스트만을 이용하여 샘플링 기반 유사도(SPL)를 계산하고, 이를 통해 훈련 데이터 유출을 탐지하는 SaMIA 기법을 제안한다.
SaMIA는 대상 텍스트를 참조 텍스트로 설정하고, 모델이 생성한 다수의 출력 텍스트와의 n-gram 유사도를 계산하여 유출 여부를 판단한다.
실험 결과, SaMIA는 likelihood 기반 기존 방식과 유사한 성능을 보였으며, 특히 긴 텍스트에 대해 우수한 성능을 보였다.
또한 SaMIA에 압축 엔트로피 정보를 추가로 활용하면 성능이 더 향상되었다.

Stats

대규모 언어 모델의 훈련 데이터에는 부적절한 데이터(벤치마크, 개인정보, 저작권 텍스트 등)가 포함될 수 있다.
멤버십 추론 공격(MIA)은 주어진 텍스트가 모델의 훈련 데이터에 포함되었는지 여부를 판단하는 기법이다.
기존 MIA 연구는 모델의 likelihood를 이용하지만, 일부 모델은 likelihood를 공개하지 않아 적용할 수 없다.

Quotes

"Large Language Models (LLMs) bring about a game-changing transformation in various services used on a daily basis (Brown et al., 2020; Touvron et al., 2023)."
"There is a risk of unintentionally leaking benchmark data, copyrighted texts, or personal information into the pre-training data (Kaneko and Baldwin, 2024)."
"Existing MIA studies rely on this idea and thus require the likelihood of a text computed by the model (Carlini et al., 2021; Ye et al., 2022; Mattern et al., 2023; Shi et al., 2023)."

Key Insights Distilled From

Sampling-based Pseudo-Likelihood for Membership Inference Attacks

by Masahiro Kan... at arxiv.org 04-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.11262.pdf

Deeper Inquiries

질문 1

SaMIA 기법의 성능을 더 향상시킬 수 있는 방법은 무엇이 있을까?
SaMIA의 성능을 향상시키기 위해서는 몇 가지 방법이 있을 수 있습니다.

더 많은 샘플링: SaMIA의 성능은 샘플링의 수에 영향을 받을 수 있습니다. 더 많은 샘플을 생성하여 모델의 출력을 더 잘 반영할 수 있습니다.
다양한 메트릭 사용: ROUGE-N 외에도 다양한 유사성 메트릭을 사용하여 모델의 출력과 기준 텍스트 간의 유사성을 더 정확하게 측정할 수 있습니다.
더 복잡한 모델 구조: SaMIA에 더 복잡한 모델 구조를 도입하여 더 정교한 패턴 및 유출 감지 기능을 구현할 수 있습니다.
하이퍼파라미터 튜닝: SaMIA의 성능을 향상시키기 위해 적절한 하이퍼파라미터 조정을 통해 최적의 조합을 찾을 수 있습니다.

질문 2

SaMIA 기법 외에 likelihood 정보 없이 훈련 데이터 유출을 탐지할 수 있는 다른 접근법은 무엇이 있을까?
Likelihood 정보 없이 훈련 데이터 유출을 탐지할 수 있는 다른 접근법으로는 다음과 같은 방법이 있을 수 있습니다:

텍스트 생성 비교: LLM이 생성한 텍스트와 실제 훈련 데이터를 비교하여 유출 여부를 판단하는 방법을 사용할 수 있습니다.
텍스트 특성 분석: LLM이 생성한 텍스트의 특성을 분석하여 유출된 데이터와의 유사성을 측정하는 방법을 사용할 수 있습니다.
클러스터링 기법: LLM이 생성한 텍스트를 클러스터링하여 유출된 데이터와의 패턴을 비교하는 방법을 사용할 수 있습니다.
텍스트 유사성 메트릭: 유사성 메트릭을 활용하여 LLM이 생성한 텍스트와 실제 데이터 간의 유사성을 측정하는 방법을 사용할 수 있습니다.

질문 3

대규모 언어 모델의 훈련 데이터 유출 문제를 해결하기 위해서는 어떤 근본적인 접근이 필요할까?
대규모 언어 모델의 훈련 데이터 유출 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 근본적인 접근이 필요할 수 있습니다:

투명성 강화: 대규모 언어 모델의 훈련 데이터 출처와 사용 방법을 더 투명하게 공개하여 유출 문제를 방지할 수 있습니다.
훈련 데이터 필터링: 훈련 데이터를 보다 신중하게 필터링하여 민감한 정보가 유출되지 않도록 보호할 수 있습니다.
윤리적 가이드라인 준수: 대규모 언어 모델의 개발 및 사용 과정에서 윤리적 가이드라인을 엄격히 준수하여 개인 정보 보호와 공정성을 확보할 수 있습니다.
보안 강화: 대규모 언어 모델의 보안을 강화하여 외부 공격으로부터 데이터를 보호하고 유출을 방지할 수 있습니다.
사용자 교육: 대규모 언어 모델을 사용하는 사용자들에게 데이터 보호 및 유출 방지에 대한 교육을 제공하여 보안 의식을 높일 수 있습니다.