タロット：ポリシーオプティマイゼーション方法を使用したタスク指向型著者の隠蔽

[takachino]

タイトル: タロット：ポリシーオプティマイゼーション方法を使用したタスク指向型著者の隠蔽

リンク: https://arxiv.org/abs/2407.21630

概要:

著者の書き方、語彙、構文、およびその他の言語的特徴を変更することにより、著者の正体を隠すことを目的とした「著者の書き込みを曖昧化」は、プライバシーと有用性のバランスを取る必要があります。強力な曖昧化技術は著者の正体を効果的に隠すことができますが、それは通常、テキストの品質と有用性を劣化させてしまいます。逆に、高い有用性を維持しようとすると、プライバシーが不十分となり、敵対者が著者の匿名性を解除しやすくなります。したがって、これら二つの対立する目標の間で最適なトレードオフを達成することが重要です。本論文では、TAROT（Task-Oriented Authorship Obfuscation Using Policy Optimization）を提案し、著者の個人情報の保護と下流タスクの有用性のトレードオフを最適化することを目的とした新しい監視されていない著者の書き込みを曖昧化する方法を提案しています。我々のアプローチは、著者の恒久的な正体と下流タスクの有用性を保持しながら、テキストを書き直すために小さな言語モデルに対するポリシーオプティマイゼーションを活用しています。我々は、我々のアプローチが敵対者の精度を大幅に低下させながら有用性を維持していることを示しています。我々のコードとモデルは公開されています。

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論文要約

本論文では、著者の個人情報を保護しつつ、テキストの品質や有用性を保つための新しい手法「TAROT」を提案している。この手法は、ポリシーオプティマイゼーションを活用して、著者の曖昧化を行いつつ、敵対者の精度を下げることなく有用性を維持することができることを示している。提案手法のコードとモデルは公開されている。

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