Schutz der Privatsphäre in der Verarbeitung natürlicher Sprache

Modelle der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können manchmal private Informationen durch verschiedene Methoden offenbaren. Zum Beispiel könnten sie verraten, ob jemand bestimmten Gruppen aufgrund seines Schreibstils angehört. Es ist entscheidend, diese sensiblen Informationen zu schützen und sicherzustellen, dass die Identitäten von Personen anonym bleiben, insbesondere wenn Modelle verwendet werden, die Textdaten verarbeiten, wie Produktbewertungen oder Beiträge in sozialen Medien.

Eine Möglichkeit, die Privatsphäre zu schützen, besteht darin, den ursprünglichen Text so zu ändern, dass private Details nicht abgeleitet werden können, während die Informationen dennoch bedeutungsvoll bleiben. Das Ziel ist es, den Text so zu ändern, dass die Extraktion sensibler Merkmale, wie das Geschlecht oder den Standort des Autors, verhindert wird, aber die ursprüngliche Botschaft, wie die Stimmung einer Bewertung, erhalten bleibt.

Während sich einige Forschungen auf die Erstellung völlig neuer Texte konzentriert haben, produzieren diese Methoden oft Ergebnisse, die zu unterschiedlich sind im Vergleich zu dem, was ursprünglich geschrieben wurde. Andere Ansätze zielen darauf ab, die Formulierung des Textes zu ändern, ohne die Gesamtbedeutung zu verlieren. Dieses Papier schlägt eine neue Methode vor, die Techniken nutzt, die als adversariale Angriffe bekannt sind. Diese Techniken ändern den Text subtil, um einen Klassifizierer, der sensible Informationen identifizieren möchte, zu täuschen, während ein anderer Klassifizierer, der die Nützlichkeit des Textes misst, unverändert bleibt.

#Das Problem der Privatsphäre in NLP

NLP-Modelle sind zunehmend ausgefeilt, aber sie sind anfällig für das Leaken privater Informationen. Diese Leaks können durch verschiedene Angriffe auftreten, wie z.B. Mitgliedschaftsinferenzen, bei denen Angreifer bestimmen können, ob ein bestimmtes Stück Information im Trainingssatz enthalten war.

Benutzer könnten sensible Informationen wie ihr Alter oder Geschlecht durch Online-Beiträge teilen. Wenn diese Modelle jedoch Texte analysieren, können sie Muster finden, die diese privaten Attribute offenbaren, selbst wenn die Details nicht ausdrücklich erwähnt sind.

Der Schutz sensibler Informationen kann in verschiedenen Formen erfolgen. Ein Ansatz besteht darin, die Modelle so zu verbessern, dass sie keine sensiblen Informationen im ersten Schritt extrahieren. Dies kann beinhalten, Darstellungen von Daten zu erstellen, die keine privaten Attribute enthalten. Es gibt jedoch Szenarien, in denen Benutzer dem Modell nicht vertrauen oder in denen das Modell keinen angemessenen Datenschutz bietet. In diesen Fällen ist es entscheidend, den Rohtext zu ändern, bevor er vom Modell verarbeitet wird.

Mehrere bestehende Techniken zum Umschreiben von Texten zielen darauf ab, die Privatsphäre zu schützen, indem sie die Formulierung ändern. Viele dieser Methoden führen jedoch zu Umschreibungen, die erheblich von den Originals abweichen, was sie weniger nutzbar für den vorgesehenen Zweck macht.

#Die vorgeschlagene Methode

Dieses Papier präsentiert einen neuen Ansatz namens Interpretable Dual-Task (IDT), der sich auf minimale Änderungen am ursprünglichen Text konzentriert. IDT zielt darauf ab, ein Modell, das sensible Attribute erkennt, zu täuschen, während die Genauigkeit eines anderen Modells, das die Nützlichkeit des Textes bewertet, erhalten bleibt.

IDT analysiert die Vorhersagen verschiedener Modelle, um festzustellen, welche Wörter geändert werden müssen, um die Privatsphäre zu schützen und welche erhalten bleiben sollten, um die Nützlichkeit des Textes zu bewahren. Die Methode basiert auf Hilfsmodellen, die die Zielmodelle nachahmen und zusätzliche Einblicke in die sensiblen Wörter und die wesentlichen Wörter für die jeweilige Aufgabe bieten.

Die wichtigsten Schritte unserer Methode umfassen die folgenden:

1. Identifizierung wichtiger Wörter: Mithilfe von Hilfsmodellen bewertet IDT Wörter basierend auf ihrer Wichtigkeit für sowohl die Datenschutz- als auch die Nützlichkeitsaufgaben.
2. Wortaustausch: Relevante Wörter, die als sensibel identifiziert wurden, werden durch Alternativen ersetzt, während wesentliche Wörter für die Nützlichkeitsaufgabe unverändert bleiben.
3. Erzeugung adversarialer Texte: Die modifizierten Sätze werden dann auf ihre Wirksamkeit in Bezug auf die Erhaltung der beabsichtigten Bedeutung bei gleichzeitiger Sicherung sensibler Attribute bewertet.

#Bewertung der Methode

Unsere Methode wurde an verschiedenen Datensätzen für NLP getestet, die sorgfältig aufgrund ihrer Relevanz für die interessierenden Aufgaben ausgewählt wurden. Wir führten sowohl automatische als auch menschliche Bewertungen durch, um zu beurteilen, wie gut IDT im Vergleich zu bestehenden Methoden abschnitt.

#Datensätze

1. TrustPilot: Dieser Datensatz besteht aus Produktbewertungen und umfasst Attribute wie Stimmung, Geschlecht und Standort. Wir verwendeten die Stimmung als Nützlichkeitsaufgabe und Geschlecht und Standort als sensitive Attribute.
2. TOEFL11: Dieser Datensatz wurde gesammelt, um die Muttersprachen anhand von Essays in englischer Sprache zu identifizieren. Wir betrachteten die Mutterprache als das sensitive Attribut und das Thema des Essays als die Nützlichkeitsaufgabe.
3. Shakespeare: Dieser Datensatz enthält Sätze aus Shakespeares Stücken, die nach ihrem Schreibstil gekennzeichnet sind. Wir verwendeten den Schreibstil als sensibles Attribut und das Stück als Nützlichkeitsaufgabe.

#Bewertungsmetriken

Um die Effektivität von IDT zu bewerten, massen wir:

• Angriffs Erfolg (AS): Dies zeigt an, ob der adversarial veränderte Text den Klassifizierer bezüglich des sensiblen Attributs erfolgreich getäuscht hat.
• Nützlichkeitsbeibehaltung (UR): Dies misst, wie gut der modifizierte Text seine ursprüngliche Nützlichkeit beibehält, insbesondere wie genau ein Klassifizierer immer noch die beabsichtigte Botschaft vorhersagen kann.

#Ergebnisse

Die Ergebnisse zeigten, dass IDT durchweg besser abschnitt als bestehende Methoden. Insbesondere bewahrte es effektiv die ursprüngliche Bedeutung des Textes, während sensible Attribute angemessen maskiert wurden.

• TrustPilot: IDT erzielte die höchsten Punktzahlen sowohl für AS als auch für UR im Vergleich zu anderen Methoden, was seine Effektivität in diesem Bereich zeigt.
• TOEFL11: Hier schnitt IDT ebenfalls gut ab, obwohl einige bestehende Baselines geringfügig besser AS zeigten. IDT hielt jedoch eine höhere UR aufrecht.
• Shakespeare: Die Ergebnisse waren ähnlich, wobei IDT starke AS zeigte und eine gute UR beibehielt.

Insgesamt gelang es IDT, sensible Informationen zu verbergen, während der Text nützlich blieb, was einen signifikanten Vorteil gegenüber anderen Umschreibungstechniken darstellt.

#Qualität der adversarialen Texte

Wir bewerteten auch die Qualität der von IDT erzeugten Texte. Qualitätsmetriken umfassten Bewertungen, wie ähnlich die adversarialen Texte den ursprünglichen Texten waren, wobei der Schwerpunkt auf der semantischen Bedeutung, der Grammatikalität und der Flüssigkeit lag.

Die Analyse ergab, dass die von IDT generierten Texte oft eng an den Originalversionen orientiert waren, sowohl in Bezug auf die Bedeutung als auch auf die Struktur. Obwohl einige andere Methoden Texte von höherer grammatikalischer Qualität produzierten, opferten sie oft Bedeutung und Nützlichkeit. IDT gelang es, ein besseres Gleichgewicht zwischen dem Schutz sensibler Attribute und der Erhaltung der Textqualität zu finden.

#Menschliche Bewertung

Zur Ergänzung der automatischen Bewertungen führten wir menschliche Bewertungen durch, bei denen die Teilnehmer Sätze basierend auf ihren Nützlichkeitsaufgaben klassifizierten und die Grammatikalität sowie die Flüssigkeit der umgeschriebenen Texte bewerteten.

Bei der Nützlichkeitsbewertung klassifizierten die Teilnehmer die Sätze mit hohen Raten korrekt, was darauf hinweist, dass die Nützlichkeit des Textes erfolgreich beibehalten wurde. IDT erzielte die höchsten Punktzahlen und übertraf andere Methoden, was seine Effektivität bei der Beibehaltung der Bedeutung bei der Änderung sensibler Attribute unterstreicht.

In Bezug auf Grammatik und Flüssigkeit erhielten die meisten Methoden, einschliesslich IDT, Bewertungen, die darauf hindeuten, dass ihre Ausgaben verständlich und grösstenteils fehlerfrei waren. IDTs Leistung war jedoch lobenswert, mit Bewertungen, die darauf hinweisen, dass es fliessende und klare Texte produzierte.

#Fazit

Zusammenfassend bietet unsere vorgeschlagene Methode, IDT, einen starken Ansatz zum Umschreiben von Texten zum Schutz der Privatsphäre, während die ursprüngliche Nützlichkeit erhalten bleibt. Durch die strategische Nutzung adversarialer Angriffe haben wir gezeigt, dass es möglich ist, sensible Attribute effektiv zu verbergen, ohne die Bedeutung des ursprünglichen Textes zu verlieren.

Unsere Bewertungen über mehrere Datensätze hinweg bestätigten, dass IDT viele bestehende Methoden übertraf und seine Vielseitigkeit und Robustheit in verschiedenen Szenarien demonstrierte. Diese Methode ist bedeutend für die Stärkung des Datenschutzes in NLP-Anwendungen, insbesondere da der Austausch von Daten weiterhin zunimmt.

#Zukünftige Arbeiten

Es gibt mehrere Wege für zukünftige Forschung. Die Verbesserung der Effizienz von IDT könnte seine praktische Anwendung in realen Umgebungen verbessern. Ausserdem könnte das Erforschen anderer Arten sensibler Attribute und Aufgaben die Nutzbarkeit der Methode erweitern.

Laufende Untersuchungen darüber, wie adversariale Techniken weiter verfeinert werden können, werden zusätzliche Einblicke in die Optimierung der Privatsphäre bei gleichzeitiger Gewährleistung der Textnützlichkeit in einer Vielzahl von Kontexten bieten.