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Privacy Protection and Auditing for Foundation Models

Descrizione del progetto

Salvaguardia della privacy in tutta la formazione del modello di fondazione

Un nuovo cambiamento nel paradigma dell’apprendimento automatico, in particolare il pre-addestramento dei modelli di fondazione (FM) su dati non curati seguito da set di dati specifici per il dominio per compiti specifici, ha portato a progressi per gli FM come LLaMA, GPT e la diffusione stabile, consentendo loro di guidare le innovazioni del settore. Sfortunatamente, gli FM fanno trapelare informazioni dai loro dati di formazione, il che comporta un grave rischio per la privacy ogni volta che utilizzano dati privati. In questo contesto, il progetto Privacy4FMs, finanziato dal CER, svilupperà metodi innovativi per la conservazione della privacy dalla fase di pre-formazione a quella di implementazione e per tutto lo sviluppo degli FM. Il progetto prevede la ricerca e l’individuazione delle fonti delle fughe di notizie, la verifica degli FM per individuare le violazioni della privacy e lo sviluppo di un nuovo quadro teorico per le garanzie di privacy negli FM.

Obiettivo

Novel foundation models (FMs) like GPT, LLaMA, and Stable Diffusion are achieving exceptional performance across diverse tasks, generating high-quality text, images, and audio, and driving industry innovations. This progress stems from a shift in machine learning paradigm: instead of training task-specific models on curated datasets, FMs are first pretrained on vast, uncurated data to become strong general-purpose models, then adapted on smaller, domain-specific datasets for specific tasks.

However, FMs leak information from their training data. For example, recent studies reveal that they can re-create individual data points from their pretraining and adaptation datasets. This poses serious privacy risks when private data is involved. Preventing exposure requires developing methods to ensure privacy-preservation throughout FMs' lifecycle, from pretraining to deployment. To achieve this, our project will identify sources of privacy leakage, provide privacy guarantees over both pretraining and adaptation, and audit FMs to detect privacy violations. Therefore, we must overcome three major challenges: the limited understanding of privacy risks in FM pretraining, the lack of formal joint privacy guarantees for pretraining and adaptation, and the ineffectiveness of current privacy auditing methods.

The solution that we propose will establish a novel theoretical framework for privacy guarantees in FMs under the pretrain-adapt paradigm. Our fundamental innovations rely on the insight that, due to complex interdependencies between pretraining and adaptation data, different data points require individual levels of protection to prevent leakage. Advancing methods for identifying, achieving, and accounting for such individual guarantees will enable us to formally bound privacy leakage over both training stages and to detect violations. These innovations will allow society to benefit from technological advancements through FMs without compromising individuals' privacy.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2025-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

CISPA - HELMHOLTZ-ZENTRUM FUR INFORMATIONSSICHERHEIT GGMBH
Contributo netto dell'UE
€ 1 499 973,00
Indirizzo
STUHLSATZENHAUS 5
66123 SAARBRUCKEN
Germania
Regione
Berlin Berlin Berlin
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
€ 1 499 973,00

Beneficiari (1)