PreCurious: How Innocent Pre-Trained Language Models Turn into Privacy Traps

핵심 개념

PreCurious amplifies privacy risks in pre-trained language models by manipulating the memorization stage, guiding fine-tuning with seemingly legitimate configurations.

초록

The article introduces the PreCurious framework to escalate privacy risks in pre-trained language models. It discusses the potential privacy traps in using pre-trained models and proposes strategies to manipulate the memorization stage for increased risk. The study evaluates the effectiveness of different model initializations and reference models on membership inference attacks and data extraction. It also explores the stealthiness of crafted models compared to benign ones.

Introduction to PreCurious framework for escalating privacy risks.
Discussion on manipulating memorization stage and guiding fine-tuning.
Evaluation of different model initializations and reference models on attacks.
Exploration of stealthiness metrics between crafted and benign models.

통계

プライバシーリスクを増幅するために、PreCuriousはメモリゼーション段階を操作し、見かけ上正当な構成でファインチューニングをガイドします。

인용구

"The key intuition behind PreCurious is to manipulate the memorization stage of the pre-trained model and guide fine-tuning with a seemingly legitimate configuration."
"Our contribution can be summarized as follows: We propose a framework PreCurious to amplify the privacy risk of both membership inference and data extraction in the pre-training and fine-tuning pipeline."

핵심 통찰 요약

PreCurious

by Ruixuan Liu,... 게시일 arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09562.pdf

더 깊은 질문

どのようにしてPreCuriousフレームワークはプライバシーリスクを増幅させるのか？

PreCuriousフレームワークは、事前学習済みモデルの初期化段階で悪意ある操作を行うことによって、ファインチューニング中のメンバーシップ推論攻撃やデータ抽出攻撃などのプライバシーリスクを増幅させます。具体的には、ウォーミングアップや重みスケーリングなどの手法を使用して、ファインチューニング過程が記憶専用段階から始まり、限られた反復回数内で高いプライバシーリスクが発生するようにします。これにより、通常では到達しない高いリスク水準が迅速に実現されます。

既存の防御策がPreCuriousに対してどのように失敗する可能性があるか

既存の防御策がPreCuriousに対してどのように失敗する可能性があるか？
PreCuriousは特定タスクやニュアンスへ適応するために言語モデルを微調整する方法であり、その初期化段階で悪意ある操作が行われています。このため、一般的な防御策ではこの種類の攻撃パターンを十分カバーできず、効果的な対処が困難です。例えばオーバフィット緩和や差分プライバシー微調整技術も無力となります。また、「完全消去」後でも公開された非個人情報（PII）含有データセットから秘密情報を抽出可能という新しいリスクも浮上します。

最適なθrefとθpreの組み合わせは何ですか

最適なθrefとθpreの組み合わせは何ですか？
MIA信号区別度最大化目的から考えると，異常値除去基準下最良 θref お よび θinit 組み合わせ 選択肢 aux1e4-aux1e4. です．これら の結果 を補足資料16 でも示す．また，斜め方向組 合物 最高 ロジ スティック曲線 証拠 前述した通り 小さい 利益 w/o θref 表4 カロブランド 指摘 後 校正 実行時 性能 高く 変換率 反映 図5 斜め方向コンビ ネーション 最大利得 提供 特定規模 PEFTs データセット 模型サイズ 全体比較 下 見つけ 明確傾向 学習率 減少 MIA AUC PTB データセット ×18.84 引き上げ 示す GPT-2 Medium GPT-2 Large Val-PPL MIA 効果 スケール