大規模言語モデルにおけるメンバーシップ推論攻撃：データプライバシーへの脅威

このArXivの論文は、データプライバシーにとって重要な懸念事項である、大規模言語モデル (LLM) のメンバーシップ推論攻撃に対する脆弱性を探求しています。 この調査結果は、攻撃者が特定のデータポイントがLLMのトレーニングに使用されたかどうかを判断できる可能性を浮き彫りにし、重大なリスクをもたらします。

• •LLMは、トレーニングデータを開示する可能性のあるメンバーシップ推論攻撃に対して脆弱です。
• •このような攻撃は、トレーニングに使用されたデータの個人のプライバシーを侵害する可能性があります。
• •この研究は、LLM開発におけるプライバシー保護技術の必要性を強調しています。