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クラウドLLMプロバイダからのユーザープロンプトの保護

Q: 提案手法では、ホストが生成した出力の整合性を検証する仕組みがないが、どのようにして検証できるか?

提案手法において、ホストが生成した出力の整合性を検証するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、ホストが受け取ったクエリ（Q）の整合性を確認するために、テッド（CVMインスタンス）がホストに送信する前に、Qのハッシュ値を計算し、そのハッシュ値をホストに送信することができます。ホストは、生成した出力に対して同じハッシュ計算を行い、受け取ったハッシュ値と比較することで、整合性を確認できます。 さらに、整合性チェックのために、ゼロ知識証明（ZKP）を利用することも可能です。テッドは、ホストに対して出力が正しいことを証明するための情報を提供し、ホストはその情報を基に出力の正当性を確認できます。この方法により、ホストは出力の内容を知らずに整合性を検証できるため、プライバシーを保護しつつ信頼性を確保することができます。

Q: プロンプトオブファスケーションでは、LLMの分布と真の分布に差がある場合、機密性が保証されないが、そのような状況をどのように検出・対処できるか?

LLMの分布と真の分布に差がある場合、機密性が保証されない状況を検出するためには、ユーザーのプロンプトに対する生成結果の統計的分析を行うことが有効です。具体的には、生成された出力の分布をモニタリングし、期待される分布と比較することで、異常なパターンを検出できます。例えば、特定のトピックやキーワードに対する出力の頻度が異常に高い場合、真の分布とLLMの分布の間にギャップが存在する可能性があります。 対処方法としては、ユーザーに対してプロンプトの内容を再評価させることや、プロンプトオブファスケーションのパラメータ（例えば、ϵやλ）を調整することで、より多様な仮想プロンプトを生成し、機密性を向上させることが考えられます。また、ユーザーに対して、プロンプトの機密性が低下している可能性があることを警告する仕組みを導入することも重要です。

Q: プロンプトオブファスケーションの手法は、LLMサービス以外の分野でも応用できるか?例えば、ユーザーが直接LLMに入力するプロンプトの機密性を保護するなど。

プロンプトオブファスケーションの手法は、LLMサービス以外の分野でも応用可能です。特に、ユーザーが直接LLMに入力するプロンプトの機密性を保護するために、この手法を利用することができます。例えば、医療や金融などの分野では、ユーザーが入力する情報が非常にセンシティブであるため、プロンプトオブファスケーションを用いて、実際の入力内容を隠すことができます。 具体的には、ユーザーが入力する際に、機密情報を含む部分をタグでマークし、その部分を統計的に類似した偽のn-グラムで置き換えることで、実際の情報を隠すことができます。このアプローチにより、ユーザーは安心して情報を入力でき、同時にLLMは有用な出力を生成することが可能になります。さらに、プロンプトオブファスケーションは、プライバシー保護の観点から、さまざまなアプリケーションやサービスにおいて、ユーザーのデータを安全に扱うための有力な手段となるでしょう。

核心概念

クラウドベースのLLMサービスにおいて、ユーザーのプロンプトを機密に保つことが重要である。セキュアマルチパーティデコーディング(SMD)とプロンプトオブファスケーション(PO)の2つの手法を提案し、プロンプトの機密性、モデルの機密性、計算効率の3つの重要な制約を満たす。

要約

本論文は、クラウドベースのLLMサービスにおけるユーザープロンプトの機密性を保護する手法を提案している。

セキュアマルチパーティデコーディング(SMD)

LLMの推論プロセスを安全な2者計算として定式化し、ユーザープロンプトに対応する注意状態(K、V)をユーザーのCVMに保持させ、新しく生成されるトークンに対応する注意状態(Q、K、V)をホストが処理する。
これにより、CVMにLLMモデルを保持する必要がなくなり、効率的なバッチ処理が可能になる。

プロンプトオブファスケーション(PO)

ユーザーのプロンプトに含まれる機密情報(個人名、日付など)を検出し、それらを統計的に区別できない偽の情報に置き換える。
複数の仮想プロンプトを生成し、ホストに処理させるが、CVMは真のプロンプトのインデックスを記憶し、真の出力のみをユーザーに返す。
これにより、出力の機密性も保護される。

提案手法は、出力の一貫性、モデルの機密性、計算効率の3つの重要な制約を満たしつつ、ユーザープロンプトの機密性を保護することができる。

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統計

個人名を含むプロンプトの場合、ϵ=0.1、λ=320程度の仮想プロンプトを生成できる。
年齢情報を含むプロンプトの場合、ϵ=0.1、λ=52程度の仮想プロンプトを生成できる。
仮想プロンプトのサンプリング時間は、ϵ=1/32、λmax=512の場合、8トークンの置換で約1秒。

引用

なし

抽出されたキーインサイト

Confidential Prompting: Protecting User Prompts from Cloud LLM Providers

by In Gim, Caih... 場所 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19134.pdf

Confidential Prompting: Protecting User Prompts from Cloud LLM Providers

深掘り質問

提案手法では、ホストが生成した出力の整合性を検証する仕組みがないが、どのようにして検証できるか?

提案手法において、ホストが生成した出力の整合性を検証するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、ホストが受け取ったクエリ（Q）の整合性を確認するために、テッド（CVMインスタンス）がホストに送信する前に、Qのハッシュ値を計算し、そのハッシュ値をホストに送信することができます。ホストは、生成した出力に対して同じハッシュ計算を行い、受け取ったハッシュ値と比較することで、整合性を確認できます。
さらに、整合性チェックのために、ゼロ知識証明（ZKP）を利用することも可能です。テッドは、ホストに対して出力が正しいことを証明するための情報を提供し、ホストはその情報を基に出力の正当性を確認できます。この方法により、ホストは出力の内容を知らずに整合性を検証できるため、プライバシーを保護しつつ信頼性を確保することができます。

プロンプトオブファスケーションでは、LLMの分布と真の分布に差がある場合、機密性が保証されないが、そのような状況をどのように検出・対処できるか?

LLMの分布と真の分布に差がある場合、機密性が保証されない状況を検出するためには、ユーザーのプロンプトに対する生成結果の統計的分析を行うことが有効です。具体的には、生成された出力の分布をモニタリングし、期待される分布と比較することで、異常なパターンを検出できます。例えば、特定のトピックやキーワードに対する出力の頻度が異常に高い場合、真の分布とLLMの分布の間にギャップが存在する可能性があります。
対処方法としては、ユーザーに対してプロンプトの内容を再評価させることや、プロンプトオブファスケーションのパラメータ（例えば、ϵやλ）を調整することで、より多様な仮想プロンプトを生成し、機密性を向上させることが考えられます。また、ユーザーに対して、プロンプトの機密性が低下している可能性があることを警告する仕組みを導入することも重要です。

プロンプトオブファスケーションの手法は、LLMサービス以外の分野でも応用できるか?例えば、ユーザーが直接LLMに入力するプロンプトの機密性を保護するなど。

プロンプトオブファスケーションの手法は、LLMサービス以外の分野でも応用可能です。特に、ユーザーが直接LLMに入力するプロンプトの機密性を保護するために、この手法を利用することができます。例えば、医療や金融などの分野では、ユーザーが入力する情報が非常にセンシティブであるため、プロンプトオブファスケーションを用いて、実際の入力内容を隠すことができます。
具体的には、ユーザーが入力する際に、機密情報を含む部分をタグでマークし、その部分を統計的に類似した偽のn-グラムで置き換えることで、実際の情報を隠すことができます。このアプローチにより、ユーザーは安心して情報を入力でき、同時にLLMは有用な出力を生成することが可能になります。さらに、プロンプトオブファスケーションは、プライバシー保護の観点から、さまざまなアプリケーションやサービスにおいて、ユーザーのデータを安全に扱うための有力な手段となるでしょう。