LAGO: Améliorer la Sécurité des Systèmes Multilingues NLP

L’essor des systèmes de traitement du langage naturel (NLP) multilingues soulève des préoccupations de sécurité majeures. Une nouvelle approche, baptisée LAGO (Language Similarity-Aware Graph Optimization), promet de renforcer la confidentialité de ces systèmes. Contrairement aux méthodes précédentes qui traitent les langues indépendamment, LAGO modélise explicitement les relations linguistiques via un graphe. En intégrant la similarité syntaxique et lexicale comme contraintes, LAGO permet un apprentissage collaboratif des paramètres entre les langues apparentées. Des expériences ont démontré une amélioration substantielle de la transférabilité des attaques, avec une augmentation de 10 à 20% du score Rouge-L par rapport aux méthodes de base. LAGO combine la régularisation de la norme de Frobenius avec des contraintes d’inégalité linéaire ou de variation totale, assurant un alignement robuste des espaces d’intégration multilingues même avec des données extrêmement limitées (aussi peu que 10 échantillons par langue). Cette approche met en lumière l’importance de la similarité linguistique pour la transférabilité des attaques par inversion, appelant à une refonte des méthodes de protection de la vie privée dans les intégrations multilingues.

Exemples concrets : Imaginons une attaque par inversion visant à extraire des informations sensibles d’un système de traduction automatique multilingue. LAGO pourrait améliorer la robustesse du système en exploitant les similitudes entre des langues comme le français et l’espagnol, rendant l’attaque plus difficile. De même, pour un système de classification de texte multilingue, LAGO pourrait aider à identifier et à contrer des attaques ciblées en analysant les liens linguistiques entre les langues utilisées.

Points clés:
• Amélioration de 10-20% du score Rouge-L.
• Fonctionnement avec très peu de données (10 échantillons/langue).
• Modélisation explicite des relations linguistiques.
• Combinaison de régularisation et de contraintes d’optimisation.