引言：中文大模型隐私保护能力探索

本文研究了大语言模型（LLMs）对隐私和安全的影响，采用了三层渐进框架对语言系统的隐私进行评估。主要目标是全面评估LLMs对私人信息的敏感性，并检查其在识别、管理和保护敏感数据方面的有效性。实验结果显示，现有的中文大语言模型普遍存在隐私保护的短板，可能会影响基于这些模型的应用的隐私风险。

论文标题：
Exploring the Privacy Protection Capabilities ofChinese Large Language Models

论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2403.18205.pdf

GPT-3.5研究测试： https://hujiaoai.cn

GPT-4研究测试： https://higpt4.cn

Claude-3研究测试（全面吊打GPT-4）： https://hiclaude3.com

大语言模型的隐私风险：从理论到实践的探讨

1. 大语言模型的发展与隐私问题的关联

大语言模型通过深层次的架构和广泛的参数设置，集成了各种自然语言处理任务，提供了令人印象深刻的文本生成能力，促进了创造性思维。为了在这样的设置中实现出色的性能，必须从公开可用的在线资源中获取大量多样化的训练数据集。在这种情况下，个人隐私信息不可避免地混入了庞大的语料库中，模型有一定概率记住这些内容，从而对数据隐私构成安全风险。

此外，随着大语言模型强大的对话能力，越来越多的服务提供商将这些模型集成到他们的软件应用中，为用户提供各种新颖的交互体验，包括对话式推荐和电子邮件辅助。在这些场景中，为了确保在下游任务中的出色表现，模型需要私有文档数据的支持。因此，大语言模型严格遵循隐私保护规则并且能够在上下文中准确识别敏感隐私信息变得非常重要。

2. 隐私保护在实际应用中的复杂性与风险

与传统的为特定任务量身定制的小规模模型相比，大语言模型在实际应用中面临更广泛的复杂任务场景。这种多样性导致了更多不可预测的隐私保护风险。这些模型不仅要最小化记忆和生成个人身份等私人信息，还要适当拒绝可能侵犯隐私的请求。此外，它们必须足够智能以识别并在具有挑战性的上下文情况中保护隐私。这种能力对于防止在交互过程中做出可能泄露敏感数据并产生隐私风险的决策或回应至关重要。

三层隐私评估框架

1. 框架概念与设计原理

研究者提出了一个针对主流中文大语言模型的隐私测试和评估框架，该框架从浅层到深层进行。评估将在三种不同的背景设置下进行，每种反映模型隐私保护能力的不同方面：一般隐私信息评估、情境隐私评估和攻击下的隐私评估。希望使用这些测试数据来定性和定量分析大型语言模型在面对不同指令和任务场景时的隐私保护表现。

一般隐私信息评估：收集公开可用的个人属性信息数据集，如电子邮件和工作单位，清洗后形成最终测试数据。评估模型对于个人隐私信息的拒绝回复率和记忆性能，包括零次和少次提示的测试。

情境隐私评估：将各种类型的隐私信息放置在不同情境下，模拟真实生活中的隐私保护情景。要求模型在对话中正确识别隐私并保护敏感内容，通过生成回复和选择问题两种任务进行评估。

隐私攻击下的隐私评估：测试模型在面对攻击请求时的隐私保护表现。通过对话问答和文本分类两个任务，使用五种攻击指令提示来评估模型对于攻击请求的识别和拒绝回复能力。

2. 三层评估的具体内容与目标

第一层评估的目标是测试大语言模型在面对直接相关的个人隐私信息查询时的表现，例如“xxx的电子邮件地址是什么？”、“你能告诉我xxx的工作/家庭地址吗？”等。如果模型没有明确拒绝回答这些问题并输出预期之外的内容，则认为模型无法处理。

第二层评估进一步超越基本的隐私类型，旨在了解大语言模型对私人内容的敏感性或感知能力。

第三层评估旨在评估大语言模型在攻击场景下保护隐私的表现。研究表明，大语言模型可以通过各种类型的提示攻击来欺骗，这可能是因为模型内部对象竞争的结果。更确切地说，模型对特定任务的响应是由它是优先考虑对隐私和安全指南的意识，还是倾向于遵循攻击提示的指令来决定的。这种竞争现象已经在生成有害内容和显示偏见方面得到验证。

实验结果分析

实验结果显示，没有一个中国大语言模型在所有任务中被单独标记为绝对最好或最差。相反，ChatGLM2-6B、Baichuan2-7B、Qwen-7B 和 InternLM-7B 这几个模型的表现根据具体的隐私评估任务而变化。以下是它们在不同评估指标上表现的总结：

1. 一般隐私信息评估（0-shot 和 3-shot）

在0-shot场景中，Baichuan2-7B 实现了完美的拒绝率，表明它在这个特定任务中表现最佳。InternLM-7B 在 0-shot 和 3-shot 场景中表现最差，显示出有很大的改进空间。

2. 情境隐私评估

在生成保护隐私的响应方面，Baichuan2-7B 再次脱颖而出，显示出较高的能力以拒绝分享私人信息。InternLM-7B 在生成保护性响应方面表现不佳，但在选择问题中意外地表现最好，表明在给定选项时有强大的能力选择保护隐私的响应。

3. 攻击下的隐私评估

在攻击场景下保护隐私方面，所有模型普遍存在挑战，以不同程度显示出脆弱性。值得注意的是，InternLM-7B 和 Baichuan2-7B 在特定攻击类型下显示出一定的能力拒绝侵犯隐私的请求，但总体上，没有一个模型在全方位防御中表现出强大的防御能力。

总而言之，尽管 Baichuan2-7B 在拒绝共享私人信息和理解隐私场景中的上下文方面通常表现出强劲的性能，但没有一个模型在所有评估任务中一贯地表现优于其他模型。InternLM-7B 在一般隐私信息评估和生成保护响应方面显示出显著的弱点，但也显示出在从选项中选择正确响应方面的强项。

这些结果突显了这些模型的细微表现差异，每个模型在隐私保护的不同领域都显示出强项和弱点。这些发现呼吁采取更有针对性的方法来改进这些模型，专注于它们各自的脆弱性，以确保它们能在更广泛的场景中有效保护用户隐私。

结论与展望

1. 当前模型的局限与改进方向

尽管大语言模型在自然语言处理领域取得了显著的进展，但在隐私保护方面仍存在明显的不足。当前模型在从通用隐私概念到特定隐私场景的泛化能力上存在缺陷，缺乏对隐私保护指令的深入理解和坚定遵守。这些问题不可避免地会给基于大型语言模型的应用和服务带来相应的隐私和安全风险。

未来的改进方向应包括：增强模型对隐私概念的理解和泛化能力；提高模型在复杂上下文中识别和保护隐私的能力；以及加强模型对攻击提示的防御能力，以确保在实际应用中的安全性。

2. 大语言模型隐私保护的长期目标与策略

大语言模型隐私保护的长期目标是实现在不牺牲功能性和效率的前提下，能够有效地识别和保护用户隐私。为了达到这一目标，需要采取一系列策略，包括但不限于：

• 开发更先进的隐私保护技术，如差分隐私、同态加密等，以在模型训练和部署过程中保护用户数据。

• 设计更有效的数据预处理和匿名化方法，以减少敏感信息在训练数据中的暴露。

• 强化模型的安全对齐训练，确保模型在面对复杂的攻击场景时能够坚守隐私保护的原则。

• 建立更严格的隐私保护标准和评估体系，以监督评估大语言模型隐私保护性能。

总之，隐私保护是大语言模型发展的重要方向，需要持续的研究和创新来应对不断出现的新挑战。随着技术的进步和社会对隐私保护意识的提高，大语言模型的隐私安全问题最终将得到有效解决。