Protegiendo la privacidad en los modelos de lenguaje

Modelos de Lenguaje como Servicio (LMaaS) permite a desarrolladores e investigadores usar modelos de lenguaje preentrenados de forma sencilla. Pero esta comodidad viene con riesgos para la privacidad. Al usar estos servicios, las entradas y salidas pueden revelar información privada, lo que genera preocupaciones sobre la seguridad de los datos.

Estudios recientes han intentado abordar estos problemas de privacidad cambiando los datos de entrada para mantener seguras las identidades a través de técnicas como agregar ruido o cambiar el contenido. Sin embargo, proteger los resultados de las inferencias, conocido como privacidad de decisiones, sigue siendo un tema poco explorado.

Para mantener intacta la naturaleza de caja negra de LMaaS mientras se asegura la privacidad, es importante realizar una protección de privacidad en las decisiones de manera segura y sin agregar mucho trabajo extra. Nuestra investigación introduce un método destinado a mantener las decisiones seguras durante tareas de comprensión del lenguaje natural a lo largo de todo el proceso.

Hemos realizado experimentos para evaluar qué tan bien funciona este nuevo método, centrándonos en su efectividad en varias tareas estándar.

#Antecedentes

A medida que LMaaS se ha vuelto más popular, también ha traído preocupaciones serias sobre la privacidad, como filtraciones de datos. Las soluciones existentes suelen proteger las entradas de los usuarios, pero a menudo pasan por alto las decisiones tomadas por los modelos, lo que deja fallas de privacidad.

Nuestro objetivo es investigar un método que proteja estas decisiones mientras identificamos los desafíos que enfrentamos. Este documento no solo explora el concepto de privacidad de decisiones, sino que también propone una forma de manejarlo.

#Inferencia que Preserva la Privacidad

En esta configuración, usar LMaaS permite acceder a potentes modelos de lenguaje sin la necesidad de gestionar infraestructuras complejas. Los usuarios envían solicitudes a estos servicios y reciben respuestas generadas por los modelos. Este arreglo beneficia tanto a los usuarios como a los proveedores de servicios. Los usuarios obtienen acceso rápido a herramientas avanzadas, mientras los proveedores mantienen sus modelos ocultos, protegiendo su propiedad intelectual.

Sin embargo, los proveedores de servicios o los hackers podrían malusar los datos en las solicitudes, lo que puede llevar a problemas como acceso no autorizado y seguimiento.

#Enfoques Actuales de Privacidad

Investigaciones recientes se han centrado en proteger las entradas de los usuarios en LMaaS. Técnicas como agregar ruido y usar privacidad diferencial ayudan a mantener las identidades ocultas mientras los modelos funcionan efectivamente. Sin embargo, estos enfoques no abordan la privacidad de las decisiones tomadas por los modelos, que podrían revelar involuntariamente información sensible.

Por ejemplo, un modelo de lenguaje utilizado para diagnosticar enfermedades según los síntomas podría mantener segura la información del usuario de entrada, pero aún así exponer detalles sensibles como distribuciones de enfermedades en las salidas.

Dada la importancia de la privacidad de decisiones, nuestra investigación examina métodos que aseguran tanto las entradas como las salidas. Sin embargo, abordar la privacidad durante la toma de decisiones presenta desafíos únicos.

#Desafíos

Primero, los usuarios no controlan directamente las decisiones finales tomadas por los modelos, ya que funcionan en la nube. Segundo, hacer que el proceso sea anónimo aumenta los costos de comunicación. Por último, es poco probable que los proveedores de servicios compartan parámetros del modelo, lo que hace aún más difícil asegurar las decisiones sin comprometer la privacidad del modelo.

#Método Propuesto

Nuestro método propuesto se centra en proteger las decisiones tomadas durante las tareas del modelo de lenguaje mientras aún permite el uso de estrategias avanzadas de protección de privacidad de entrada. Durante la inferencia, usamos una técnica llamada ofuscación de instancias, que oculta los resultados de las decisiones crudas de potenciales amenazas, mientras que aún permite al usuario recuperar la decisión real cuando sea necesario.

Esta exploración está especialmente dirigida a tareas de clasificación de texto.

#Privacidad de Decisiones

Para tareas que involucran clasificación de texto, la privacidad de decisiones significa que la salida de un modelo debe ser lo más segura posible, asegurando que los externos no puedan predecir el resultado mejor que el azar. Definimos la privacidad perfecta para los resultados de un modelo basado en la idea de que si un adversario adivina la salida basándose en la entrada, no debería tener ninguna ventaja.

Para lograr esto, proponemos una función de codificación, que permite a los usuarios equilibrar utilidad y privacidad a través de un presupuesto de privacidad seleccionado.

#Definición del Problema

Definimos la inferencia que preserva la privacidad como el proceso en el que una función de codificación transforma datos crudos en un formato que es seguro mientras sigue siendo comprensible para el modelo. Los resultados de este proceso deberían ser tales que sea difícil para un adversario obtener la entrada original o las predicciones reales.

Al utilizar este sistema, los usuarios pueden interactuar con LMaaS sin exponer datos sensibles, asegurando que se mantenga una privacidad absoluta.

#Distinciones de Otros Métodos de Privacidad

Existen diferencias entre la privacidad de decisiones y la privacidad de entrada, ya que la primera requiere que la decisión del modelo sea lo más impredecible posible, mientras que la última permite cierto nivel de predictibilidad en términos estadísticos. Esta sección describe nuestro marco de inferencia que preserva la privacidad para la clasificación de texto y detalla los componentes centrales de nuestros métodos para codificación y decodificación.

#Ofuscación de Instancias

Enviar simplemente una instancia de entrada en texto plano la expone completamente. Para prevenir esto, algunos enfoques transforman la entrada en un formato de "cifrado". Si bien este método asegura la entrada, la salida aún puede filtrar información.

Para mitigar esto, nuestro enfoque utiliza la ofuscación de instancias. Esto implica mezclar la instancia real con instancias ficticias llamadas ofuscadores, lo que añade una capa de complejidad a las predicciones del modelo.

Al producir entradas mezcladas, el modelo de lenguaje proporciona predicciones sin conocer el contenido exacto de la instancia original, ya que los ofuscadores guían el proceso de toma de decisiones.

#Selección de Ofuscadores

Los ofuscadores son oraciones normales que tienen o no relación con las instancias reales. Requieren una etiqueta predicha del modelo, pero no necesitan ser precisas. Por ejemplo, si una instancia tiene una puntuación de 0.9 para la etiqueta 1, es preferible elegirla sobre una con una puntuación más baja.

Para guiar las decisiones del modelo, seleccionamos ofuscadores que se ha demostrado que son efectivos y que consisten en etiquetas variadas para lograr el mejor equilibrio posible.

#Equilibrio

Usar un solo ofuscador puede llevar a inestabilidad en los resultados de decisiones. Para abordar esto, implementamos un equilibrio emparejando cada instancia real con un grupo correspondiente de ofuscadores que tengan etiquetas distribuidas uniformemente. Esto ayuda a mantener resoluciones de decisión consistentes.

#Generación de Representación que Preserva la Privacidad

Una vez que la instancia cruda está oculta con ofuscadores, el contenido aún necesita protección. Aplicamos un módulo de generación de representación que transforma los textos ofuscados en formas que preservan la privacidad. Esto asegura que incluso si se adivinan las instancias originales, no se pueden recuperar.

#Resolución de Decisión que Preserva la Privacidad

Mientras el proceso de ofuscación protege la entrada cruda, también oculta la verdadera decisión dentro de las salidas mezcladas. Describimos un método de resolución de decisiones para extraer la verdadera decisión de los resultados ofuscados.

Para hacerlo, se requieren todas las entradas asociadas y ofuscadores, lo que dificulta mucho que cualquier persona que intente deshacer el sistema adivine correctamente las salidas reales.

#Configuración Experimental

#Conjuntos de Datos

Realizamos experimentos utilizando cuatro conjuntos de datos estándar relacionados con diversas tareas de clasificación de texto. Estas tareas incluyen análisis de sentimientos, identificación de paráfrasis e inferencia de lenguaje natural.

#Líneas Base

Dada la falta de métodos directos para la privacidad de decisiones, seleccionamos líneas base razonables para comparación. Estas incluyen modelos que no protegen la privacidad, adivinaciones aleatorias y métodos de protección de privacidad de última generación.

#Métricas

Nuestras métricas de rendimiento incluyen medidas específicas de la tarea, así como nuevas métricas para la privacidad de decisiones. Estas métricas ayudan a cuantificar qué tan bien funciona nuestro método en comparación con otros y aseguran que midamos tanto la efectividad como la privacidad.

#Resultados Principales

En nuestros experimentos, presentamos resultados casi óptimos en varias tareas. Descubrimos que nuestro método superó a otras líneas base en términos de resultados resueltos y ofuscados, indicando una fuerte protección de la privacidad de decisiones.

#Conclusión

Nuestro trabajo resalta la importancia de la privacidad de decisiones en modelos de lenguaje e introduce métodos para abordar estas preocupaciones. Aunque existen costos adicionales de inferencia, nuestro enfoque protege efectivamente los datos sensibles mientras mantiene el rendimiento del modelo.

#Trabajo Futuro

Nuestro estudio señala la necesidad de explorar más la privacidad de decisiones en modelos de lenguaje modernos, especialmente a medida que la tecnología sigue evolucionando. La investigación futura podría centrarse en expandir estos métodos para que sean aplicables a otras tareas de procesamiento de lenguaje natural más allá de la simple clasificación de texto.

#Consideraciones Éticas

Como con cualquier avance tecnológico, la protección de la privacidad requiere responsabilidad ética para prevenir el mal uso. Nuestra propuesta enfatiza la necesidad de crear salvaguardias que aseguren la protección tanto de los datos del usuario como de la integridad de los modelos de lenguaje. Al adoptar métodos responsables, podemos fomentar un ambiente donde los usuarios se sientan seguros al interactuar con estas tecnologías avanzadas sin temor a represalias.

En conclusión, nuestro trabajo proporciona un paso fundamental hacia la mejora de la privacidad en los servicios de modelos de lenguaje, abordando una brecha crucial en la investigación existente mientras abogamos por prácticas responsables con los datos y la tecnología.