Multi-P2A

Multi-P2A是由中国科学院计算技术研究所创建的一个综合性基准数据集，旨在评估大型视觉语言模型（LVLMs）的隐私保护能力。该数据集涵盖了26类个人隐私、15类商业秘密和18类国家秘密，总计包含31,962个样本。数据集的构建基于现有数据集和社交媒体平台，通过视觉问答（VQA）任务生成样本，确保数据的高质量和多样性。Multi-P2A的应用领域主要集中在隐私风险评估，旨在帮助开发者和研究人员识别和解决LVLMs在训练和推理过程中可能存在的隐私泄漏问题，从而推动隐私保护技术的发展。Multi-P2A is a comprehensive benchmark dataset created by the Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, aimed at evaluating the privacy protection capabilities of large vision-language models (LVLMs). This dataset covers 26 categories of personal privacy, 15 categories of commercial secrets, and 18 categories of state secrets, totaling 31,962 samples. The dataset is constructed based on existing datasets and social media platforms, with samples generated via visual question answering (VQA) tasks to ensure high data quality and diversity. The application scenarios of Multi-P2A mainly focus on privacy risk assessment, aiming to help developers and researchers identify and resolve potential privacy leakage issues in LVLMs during training and inference, thereby promoting the development of privacy protection technologies.

原始信息汇总

Multi-P²A: A Multi-perspective Benchmark on Privacy Assessment for Large Vision-Language Models

数据集概述

Multi-P²A 是一个用于评估大型视觉语言模型（LVLMs）隐私保护能力的综合基准。该基准涵盖隐私意识和隐私泄露两个关键维度，旨在全面评估模型在处理敏感数据时的隐私保护能力。

数据集内容

• 隐私意识：评估模型识别输入数据隐私敏感性的能力，包括图像、请求以及不同场景下隐私信息流的风险。
• 隐私泄露：评估模型输出中隐私信息的泄露风险，分为三类：(1) 从图像中提取隐私信息，(2) 从图像中推断隐私，(3) 训练数据中敏感信息的泄露。

数据集规模

• 总样本数：31,962
• 隐私类别：
  • 个人隐私：26类
  • 商业机密：15类
  • 国家机密：18类

任务与数据分布

• 隐私图像识别：3,202样本
• 隐私问题检测：14,184样本
• 隐私信息流评估：392样本
• 感知泄露：2,232样本
• 推理泄露：2,682样本
• 记忆泄露：3,798样本
• 不敏感问题：5,472样本

相关项目

• BLIP-2
• InstructBLIP
• LLaVA-1.5
• miniGPT4
• Otter
• Qwen-VL
• Shikra
• InternLM-XComposer

数据集获取

• Google Drive: https://drive.google.com/file/d/1AF38j46PbDSIHSeruuxu4IwMswKH1wmX/view?usp=drive_link
• 百度网盘: https://pan.baidu.com/s/1UyvHVn6rasTO9dwK5-UGxQ?pwd=kuui

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Multi-P2A数据集的构建基于对大规模视觉语言模型（LVLMs）隐私保护能力的全面评估需求。数据集通过收集现有数据集和社交媒体平台的图像，结合精心设计的隐私类别和属性，生成了31,962个视觉问答（VQA）样本。隐私类别涵盖个人隐私、商业秘密和国家机密三大类，分别包含26、15和18个子类别。每个样本由图像和相关问题组成，问题模板根据隐私类别和属性随机生成，确保了数据集的多样性和广泛性。

特点

Multi-P2A数据集的特点在于其多视角的隐私评估框架，涵盖了隐私意识和隐私泄露两个维度。隐私意识评估模型识别输入数据隐私敏感性的能力，而隐私泄露则评估模型在输出中无意泄露隐私信息的风险。数据集通过设计多个子任务，如隐私图像识别、隐私问题检测和隐私信息流评估，全面考察模型的隐私保护能力。此外，数据集还引入了Expect-to-Answer（EtA）指标，平衡模型对隐私相关问题的拒绝率和对非隐私问题的响应率，确保评估的公正性。

使用方法

Multi-P2A数据集的使用方法主要包括对大规模视觉语言模型的隐私保护能力进行评估。研究人员可以通过该数据集测试模型在隐私意识和隐私泄露任务中的表现，识别模型在不同隐私类别和泄露模式下的脆弱性。数据集提供了详细的评估框架和指标，如Refuse-to-Answer（RtA）和Expect-to-Answer（EtA），帮助研究人员量化模型的隐私保护能力。此外，数据集还可用于开发新的隐私保护机制，提升模型在实际应用中的隐私安全性。

背景与挑战

背景概述

Multi-P2A数据集由中国科学院计算技术研究所的Jie Zhang等人于2024年提出，旨在评估大规模视觉语言模型（LVLMs）在隐私保护方面的能力。随着ChatGPT等大型语言模型（LLMs）的兴起，LVLMs在图像描述、视觉问答等任务中展现出卓越性能，但其隐私风险也日益凸显。Multi-P2A通过涵盖个人隐私、商业秘密和国家机密等59个隐私类别，共计31,962个样本，提供了一个全面的隐私评估框架。该数据集不仅评估模型对输入数据的隐私敏感性识别能力（隐私意识），还评估模型在输出中无意泄露隐私信息的风险（隐私泄露）。Multi-P2A的提出填补了现有隐私评估在维度和类别上的空白，为LVLMs的隐私保护研究提供了重要基准。

当前挑战

Multi-P2A数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，隐私评估的复杂性在于LVLMs在处理多模态数据时可能无意中泄露敏感信息，尤其是在图像和文本的交互中。其次，数据集的构建需要平衡隐私信息的覆盖范围与数据的敏感性，确保评估的全面性同时避免泄露真实敏感数据。此外，模型在隐私意识与隐私泄露之间的不一致性也是一个重要挑战，部分模型虽然能够识别隐私敏感问题，但在实际输出中仍可能泄露隐私信息。最后，如何在隐私保护与模型响应性之间取得平衡，避免过度保守的模型拒绝回答非敏感问题，也是当前研究亟待解决的难题。

常用场景

经典使用场景

Multi-P2A数据集主要用于评估大规模视觉语言模型（LVLMs）在隐私保护方面的能力，特别是在隐私意识和隐私泄露两个维度上的表现。该数据集通过设计一系列子任务，如隐私图像识别、隐私问题检测和隐私信息流评估，全面测试模型在处理隐私敏感数据时的表现。

解决学术问题

Multi-P2A数据集解决了当前研究中隐私评估范围有限的问题，填补了隐私评估维度和隐私类别的空白。通过涵盖26类个人隐私、15类商业机密和18类国家机密，该数据集为LVLMs的隐私保护能力提供了全面的评估框架，揭示了现有模型在隐私泄露方面的脆弱性。

衍生相关工作

Multi-P2A数据集衍生了一系列相关研究，特别是在隐私保护和模型安全性方面。基于该数据集，研究人员提出了新的隐私评估指标和方法，如Expect-to-Answer（EtA），用于平衡模型在隐私保护和响应非敏感问题之间的表现。此外，该数据集还推动了针对不同隐私类别（如商业机密和国家机密）的隐私保护研究。