Jun, 2024

NAP^2：从人类学习的自然性和隐私保护文本重写基准

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TL;DR通过删除敏感表达和抽象敏感细节，我们使用两种常见的人类策略对敏感文本进行了清理，以保护隐私，并开发了一个文本重写的工具，展示了更自然的重写结果和隐私保护与数据效用之间的平衡。
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发现论文，激发创造
  • 再简化一遍：为差分隐私重写文本提升语义相似度和隐私保护的后处理方法

    基于差分隐私的文本重写方法，通过对重写后的文本再次进行重写，提高了在经验隐私评估中的保护性能，并为恶意对手提供了额外的保护层。

    May, 2024

  • 隐私保护文本重写的敏感数据众包

    本文介绍了一种通过采用差分隐私技术以及移除个人身份信息的方法，来保护文本数据中的隐私信息，在保护隐私的同时，保证通过群体外包得到的数据质量

    Mar, 2023

  • 通过自然文本清洗技术实现文本分析的差分隐私保护

    本文提出了利用局部差分隐私 (DP) 对文本进行隐私保护的方法，使 BERT 自然语言处理可以进行隐私保护并保证了较高的数据效用，然而高效用并未增加推理攻击的成功率。

    Jun, 2021

  • 基于匿名化的隐私和效用保护自然语言处理：假名化案例研究

    本研究探讨了不同的假名化技术在各种数据集和用于两种广泛使用的 NLP 任务（文本分类和摘要）的模型中的有效性，重点关注假名化技术对原始数据和模型质量之间差距的关键见解，并促进未来研究更高质量的匿名化技术，以更好地平衡数据保护和效用保护之间的权衡。其中，代码、假名化数据集和下游模型均可公开获取。

    Jun, 2023

  • 在加密文本上训练自然语言处理模型以提高隐私性

    该研究提出了一种使用加密文本数据训练自然语言处理模型的方法，以解决隐私问题，并展示了加密和非加密模型在性能上的可比性。

    May, 2023

  • 大语言模型时代的隐私保护：你所写即你所是

    本文调查了一系列流行模型中预训练表示所编码的个人信息的程度，并展示了模型越复杂和数据越多，可能出现数据泄露的正相关性。作者对一种大型多语言数据集上的情感分析特征进行了广泛覆盖的比较和评估，结果表明，隐私保护方法的使用非常重要。作者还发现高度隐私保护的技术（如差分隐私）可能会对模型效用产生严重影响，可以使用混合或度量隐私方法来解决。

    Apr, 2022

  • 临床数据仓库中自然语言处理算法的开发和验证，用于匿名化文件

    本研究的目标是解决临床报告去识别化的问题，以允许访问数据以进行研究，同时确保患者隐私。作者通过使用深度学习模型和手动规则，对临床文件进行伪匿名化，取得了 0.99 的 F1 评分，并分享了相关代码和指南。

    Mar, 2023

  • 如何保留文本隐私：一项针对自然语言处理的深度学习隐私保护方法的系统综述

    本文对 2016 年至 2020 年间发表的 60 种深度学习模型进行了系统综述，介绍了一种新的分类法，并讨论了隐私保护自然语言处理模型中的隐私问题。

    May, 2022

  • 我非我所写：隐私保护文本表示学习

    该研究提出了一种文本数据双重隐私保护表示学习框架 (DPText), 可以实现高效保护用户隐私同时保证数据在情感分析和词性标注等任务中有较高实用价值。

    Jul, 2019

  • 自然语言处理中的差分隐私：迄今为止的故事

    本文总结了隐私增强技术中差分隐私对自然语言处理中的隐私问题的影响和应用，以及现有研究的探讨和下一步的研究方向。

    Aug, 2022