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原文作者：Microsoft Research
理解AI中的隐私泄露
人工智能，特别是大型语言模型（LLMs），在处理和生成信息方面表现出强大的能力。然而，这种能力也带来了重大的隐私挑战。模型在训练过程中可能会无意中“记住”训练数据中的敏感信息，并在随后的推理或生成过程中泄露这些信息，这被称为隐私泄露。
保护用户隐私是AI研究和部署中的一个核心问题。为了系统性地解决这一问题，我们需要一个清晰的框架来定义和评估“隐私”。本文介绍了两种基于语境完整性（Contextual Integrity, CI）框架的方法，用于识别和减轻AI系统中的隐私风险。
语境完整性（CI）框架简介
由Helen Nissenbaum提出的CI框架认为，隐私保护不仅仅是关于信息是否被披露，而是关于信息流动是否符合预期的规范。CI框架关注三个核心要素：
- 信息流（Information Flow）：数据是如何从源头流向接收者的。
- 信息类型（Contextual Norms）：在特定语境下，什么类型的信息被认为是合适的传输。
- 数据主体（Data Subject）：信息的提供者，他们对信息流动有特定的期望。
当信息流偏离了预期的规范时，就会发生隐私泄露。
方法一：基于CI的静态分析
研究人员开发了一种静态分析方法，旨在在模型部署之前识别潜在的隐私风险点。这种方法主要关注模型的架构和训练数据的使用方式。
关键步骤：
- 界定语境边界：明确AI系统的应用场景及其预期的信息流规范。例如，一个用于医疗诊断的AI模型，其信息流应严格限制在患者的健康数据和诊断结果之间。
- 数据溯源与分类：追踪训练数据中敏感信息的来源和类型。
- 映射信息流：分析模型内部的计算路径，确定信息如何被处理和组合。
- 规范对比：将模型的实际信息流与预期的CI规范进行对比。任何不符合规范的信息传输（例如，在非预期的语境中泄露个人身份信息）都会被标记为潜在的隐私风险。
通过这种方法，可以提前发现那些可能导致敏感信息被编码到模型权重中的情况，从而在模型构建阶段就实施干预措施。
方法二：基于CI的运行时审计
静态分析可以捕获设计阶段的缺陷，但无法完全预测模型在实际运行中的行为。因此，研究人员提出了第二种方法：基于CI的运行时审计。
这种方法是在模型运行时对输出进行监控和评估，确保生成的内容符合事先设定的隐私标准。
关键步骤：
- 定义输出规范：根据应用场景，确定AI输出内容必须遵守的隐私要求。
- 生成对抗性查询：设计一系列特定的输入（或称“探针”），旨在诱导模型泄露敏感信息。
- 监测和标记：实时监测模型的响应。如果响应包含与输入不相关或超出预期语境的敏感信息，则进行标记。
- 反馈与缓解：将运行时发现的泄露模式反馈给模型开发者，用于后续的微调或安全补丁。
运行时审计尤其擅长发现那些在静态分析中难以检测到的、由复杂模型交互引起的隐蔽泄露。
结论
通过结合静态分析和运行时审计，并以语境完整性作为理论基础，我们可以建立一个更全面、更健壮的隐私保护策略。这两种方法共同提供了一个多层次的防御体系，旨在确保AI系统的效用不会以牺牲用户对信息控制的期望为代价。随着AI技术的不断发展，持续的隐私评估和规范化将是构建可信赖AI系统的关键。
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