日本語タイトル#
プライバシー保護言語モデリング手法の研究
英文タイトル#
A Study of Privacy-preserving Language Modeling Approaches
日本語摘要#
最近の言語モデリングにおける進展は、さまざまなアプリケーションや分野での使用を増加させています。 言語モデルは、しばしばセンシティブなデータで訓練され、プライバシー攻撃中にこの情報を記憶し漏洩する可能性があり、個人のプライバシー権を保護することへの懸念を引き起こしています。 言語モデルにおけるプライバシーの保護は、プライバシーが基本的人権の一つであるため、重要な研究分野となっています。 その重要性にもかかわらず、これらの言語モデルが持つプライバシーリスクの程度やそのリスクを軽減する方法についての理解は依然として限られています。 本研究は、プライバシー保護言語モデリング手法に関する包括的な研究を提供することでこの問題に対処します。 本研究は、これらの手法の詳細な概要を示し、その強みを強調し、限界を探ります。 本研究の成果は、プライバシー保護言語モデリングに関する継続的な研究に貢献し、貴重な洞察を提供し、今後の研究の方向性を示します。
英文摘要#
Recent developments in language modeling have increased their use in various applications and domains. Language models, often trained on sensitive data, can memorize and disclose this information during privacy attacks, raising concerns about protecting individuals' privacy rights. Preserving privacy in language models has become a crucial area of research, as privacy is one of the fundamental human rights. Despite its significance, understanding of how much privacy risk these language models possess and how it can be mitigated is still limited. This research addresses this by providing a comprehensive study of the privacy-preserving language modeling approaches. This study gives an in-depth overview of these approaches, highlights their strengths, and investigates their limitations. The outcomes of this study contribute to the ongoing research on privacy-preserving language modeling, providing valuable insights and outlining future research directions.
文章ページ#
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