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A Survey on Large Language Model (LLM) Security and Privacy: The Good, the Bad, and the Ugly

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本文探讨了大型语言模型（LLM）在安全与隐私领域的双重作用及其影响。LLM如ChatGPT和Bard已经改变了自然语言处理领域，并在搜索引擎、客户支持等领域表现出强大的价值。然而，在安全方面也引发了关注：揭示了潜在的安全漏洞，并展示了其在安全任务中的潜力与风险。文章分为三个部分：积极影响包括增强代码和数据安全；消极影响则涉及恶意应用程序的可能性；此外还讨论了模型漏洞及其防御机制。通过全面综述，文章将结果分为“好的”、“坏的”和“丑陋的”三类，并提出了进一步研究的方向，如模型和参数提取攻击及防御机制的研究等。工作旨在为LLM的安全与隐私问题提供系统性分析，并为未来研究指明方向。

本文是专门针对《A Survey on Large Language Model (LLM) Security and Privacy: The Good, the Bad, and the Ugly》的LLM系列文章的翻译版本。

大型语言模型（LLM）安全与隐私调查：好的、坏的和丑的

  • Abstract
    1. Introduction
    1. Background Analysis
    1. Overview of Related Issues
    1. Security and Privacy Safeguards in Current Contexts
    1. Potential Risks and Their Impact Analysis in Security and Privacy Concerns
    1. Vulnerabilities and Protective Mechanisms in Large Language Models: A Comprehensive Study Approach
    1. In-Depth Exploration of Key Issues Through Discussion Session Format
    1. Latest Research Progress in Relevant Fields for Comprehensive Understanding of Related Topics
    1. Summary Section for Final Compilation of Main Findings and Conclusions from the Study Session.

摘要

大型语言模型（LLM），如ChatGPT和Bard等主流产品，在自然语言的理解与生成方面已经实现了显著的变化。这些模型不仅具备深厚的语言理解能力、能够仿生生成类人化文本、具备高度的语境感知以及强大的问题解决能力，在搜索引擎服务、客户支持系统以及翻译领域都展现了巨大的价值。值得注意的是，在安全领域内，LLMs也受到了广泛关注：它们不仅暴露出了严重的安全漏洞，并且展现了在安全相关任务中所具有的独特潜力。本文旨在探讨LLMs与其关联的安全与隐私议题之间的交叉点。具体而言，在分析LLMs如何促进安全与隐私保护的同时，也对其可能带来的潜在风险及威胁进行了深入研究，并重点考察了模型内部固有的缺陷及其防御机制。通过系统性的文献综述研究发现：基于现有研究成果可将LLMs的应用效果划分为三个类别："积极型"（有益的应用）、"消极型"（具有攻击性的应用）以及"缺陷型"（包含漏洞并配备防御机制）。本文发现了若干重要结论：例如，在代码安全性方面LLMs已展现出超越传统方法的优势；然而由于其类人推理模式的特点也使其成为实施各类攻击的理想工具（尤其是针对用户级别的攻击）。本文进一步明确了若干待深入探究的方向：包括针对模型与参数提取攻击的研究仍较为有限且多集中于理论层面；而最近提出的安全指令调节技术则亟需进一步探索和完善。我们相信本研究将有助于深入探索LLMs在网络安全支持与威胁利用方面的作用。

1 引言

2 背景

3 概述

4 安全与隐私的积极影响

5 安全与隐私的消极影响

6 LLM中的漏洞与防御

7 讨论

8 相关工作

9 结论

我们的研究工作就其实现的意义而言代表了一种开创性的探索过程，在系统层面深入研究了大语言模型（LLM）在安全维度与隐私保护方面的综合价值。就其实现的意义而言，在提升代码安全性与数据完整性方面带来了显著提升的同时也拓展了其在恶意行为探测领域的应用边界。基于对现有技术架构的系统分析我们深入探讨了这些模型体系中的固有缺陷并提出了相应的防护措施以应对可能出现的安全威胁。通过明确阐述LLM优势与挑战的关系我们正在探索防范策略的有效路径以平衡技术创新与风险控制这对看似矛盾的目标正在逐步找到最优解的过程中为数字时代的智能化发展提供了有力支撑

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