顶会入选 | ObfusLM - 基于参数混淆的语言模型隐私保护训推方案入选 ACL 25

主要观点总结

本文介绍了在大语言模型广泛应用的背景下，隐私数据保护的重要性及挑战。针对利用私有数据集进行大语言模型精调和推理时的隐私泄露风险，字节跳动安全研究团队和南京大学的研究人员共同提出了ObfusLM框架，该框架实现了隐私保护与实用性的平衡。文章详细描述了ObfusLM的研究背景、关键技术、工作流程、实验结果及未来展望。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

随着大语言模型能力的快速发展和AI基础设施的逐步完善，大语言模型即服务（LMaaS）在专业领域信息处理中得到广泛应用。在这类服务场景下，用户隐私信息面临泄露隐患。为了保护用户隐私信息，一些研究尝试采用同态加密、安全多方计算及可信执行环境等方案，但仍存在效率极低、部署复杂等问题。

关键观点2: 核心技术

ObfusLM框架基于差分隐私和k-匿名化技术的隐私保护方案，通过模型混淆操作来掩盖用户输入与模型词元之间的关联性，实现用户输入文本的隐私保护。该框架具有多任务的支持能力，可统一支持分类模型和生成模型的隐私保护，并对嵌入反演攻击具有抵御能力。

关键观点3: 工作流程

ObfusLM的工作流程包括初始化阶段、模型混淆处理、安全精调与推理阶段。用户接收语言模型组件并执行模型混淆操作，服务器使用混淆模型为用户提供语言模型服务。在请求精调或推理服务时，用户利用混淆词表处理文本，服务器则基于混淆词元索引完成计算。

关键观点4: 实验结果

ObfusLM在分类任务和生成任务中均能有效保护用户隐私，同时保持较好的模型效果。在分类任务中，ObfusLM的效果损失较小，并能显著降低嵌入反演攻击的词元恢复成功率。在生成任务中，ObfusLM同时保护输入和输出文本的隐私性，尽管参数扰动可能会影响输出质量，但效果损失控制在较低水平。

关键观点5: 未来展望

随着大语言模型应用边界的拓展，隐私保护技术成为AI领域的关键刚需。字节跳动安全研究团队将持续优化ObfusLM框架，提高算法效率和场景适配性。同时，团队将围绕ObfusLM框架深化技术整合，为用户提供更便捷、高效的AI安全解决方案。

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