破解AI隱私密碼：熵如何守護語言模型安全？

大型語言模型（LLMs）已快速成為數位世界的核心技術，從聊天機器人到程式碼生成無所不包。但隨著這些AI系統愈發依賴雲端託管的專有模型，使用者隱私與資料安全的疑慮也隨之升高。究竟該如何在享受AI便利的同時，保護敏感資料不外洩？

紐約大學網路安全中心（CCS）博士候選人Nandan Kumar Jha與電機工程系助理教授Brandon Reagen共同發表的最新研究《熵導向注意力機制：打造隱私保護型LLMs》，為這個難題提供了創新解法。這篇論文已於三月初在AAAI隱私保護人工智慧研討會（PPAI 25）發表，並收錄於arXiv預印本伺服器。

研究團隊深入探討神經網路中常被忽略的基本特性——熵（系統中的資訊不確定性指標）。他們發現，透過理解熵在AI架構中的角色，能同時提升LLMs的隱私性、效率與可靠性。

當我們使用AI模型時（無論是向虛擬助理諮詢醫療建議，或運用AI法律研究工具），輸入資料通常會在雲端進行處理。這意味著即使使用者查詢經過傳輸加密，最終仍需解密才能被模型運算，形成隱私漏洞——敏感資料可能因意外外洩或惡意攻擊而曝光。

要設計高效的隱私保護型LLMs，研究人員必須重新思考模型架構。但單純移除非線性元件會破壞訓練穩定性，更會損及注意力機制等核心功能。「非線性元件是神經網路的命脈，」Jha強調，「它們讓模型能學習豐富的特徵表達，捕捉複雜模式。」

隱私推論（PI）技術試圖解決此問題，讓AI模型能直接運算加密資料，確保使用者與服務商都無法讀取原始輸入。但PI技術伴隨著高昂的運算成本——隱私加密會大幅增加運算複雜度，導致延遲與能耗暴增，成為實際應用的主要障礙。

為突破這些限制，Jha與Reagen將研究焦點放在AI模型中的非線性轉換。在深度學習中，激勵函式等非線性元件決定了模型處理資訊的方式。團隊特別探究這些非線性如何影響熵值變化，尤其是資訊在Transformer模型各層間傳遞的多樣性。

「我們的研究採取根本性的新思路來解決隱私難題，」Jha解釋，「在盡可能保留模型功能的前提下，重新設計非線性運算。」透過夏農熵的量化分析，他們發現移除非線性會引發兩種關鍵失效模式，這項突破顯示熵不僅是數學抽象概念，更是決定模型能否正常運作的關鍵設計準則。

基於此發現，團隊提出「熵導向注意力機制」，能動態調控Transformer模型中的資訊流。該方法包含兩大創新技術：「熵正則化」可防止底層被過量資訊淹沒；「PI友善標準化」則取代傳統層標準化，在維持隱私的同時確保訓練穩定性。

透過精準調控注意力分佈的熵值，即使在高度簡化的模型中，他們仍能維持連貫且可訓練的行為模式。這項突破有效避免常見於非線性移除後的注意力崩潰現象——當過多注意力頭部傾向極端分佈（低熵的近似one-hot或高熵的均勻擴散）時，模型將喪失聚焦與泛化能力。

這項研究搭建起資訊理論與架構設計間的橋樑，確立熵動態學作為開發高效隱私保護型LLMs的理論基礎。團隊更開源實作程式碼，邀請全球研究人員共同探索熵導向方法的潛力。這不僅是讓隱私保護AI更實用的關鍵進展，更為兼顧隱私與效能的模型開發指明新方向。