研究者提出本地差分隐私语言模型水印RGS
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研究者提出本地差分隐私语言模型水印RGS
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AI 综述
研究者 Elise L. Han 提出本地差分隐私语言模型水印 Red-Green Sequence（RGS），把水印目标从追踪单条文本改为估计总体使用频率，在限制单个文本对检测贡献的同时保持频率估计准确。 据其论文报告，在 C4 语言建模任务上，隐私参数 ε=1 时达到 0.0019 MSE 和 0.0038 平均绝对偏差；在仅 100 个文本样本的作文任务中，ε=2 时误差为 0.0113 MSE 和 0.004 平均绝对偏差。这些数值为论文自报结果。
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最新进展11月4日 15:45
为兼顾溯源与隐私，研究者提出本地差分隐私语言模型水印 Red-Green Sequence报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv 隐私论文为兼顾溯源与隐私，研究者提出本地差分隐私语言模型水印 Red-Green Sequence
研究者提出本地差分隐私水印，将语言模型水印的目标从追踪个体改为估计总体使用频率，从而在限制单个文本对检测的贡献的同时保持频率估计准确。其 Red-Green Sequence（RGS）水印在 C4 语言建模任务上以 ε=1 实现 0.0019 MSE 和 0.0038 平均绝对偏差；在仅 100 个文本样本的作文任务中，ε=2 时误差仍为 0.0113 MSE 和 0.004 平均绝对偏差。
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