Security and Privacy Challenges of Large Language Models: A Survey
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本文是LLM系列文章，针对《Security and Privacy Challenges of Large Language Models: A Survey》的翻译。
大型语言模型的安全和隐私挑战：一项调查
- 摘要
- 1 引言
- 2 LLM架构
- 3 LLM漏洞概述
- 4 LLM的安全攻击
- 5 LLM的隐私攻击
- 6 防御机制
- 7 LLM中基于应用程序的风险
- 8 现有工作的局限性和未来的研究方向
- 9 结论
摘要
大型语言模型（LLM）已经展现出非凡的能力，并在多个领域做出了贡献，如生成和总结文本、语言翻译和问答。如今，LLM正成为计算机语言处理任务中非常流行的工具，能够分析复杂的语言模式，并根据上下文提供相关和适当的回应。这些模型在提供显著优势的同时，也容易受到安全和隐私攻击，如越狱攻击、数据中毒攻击和个人身份信息（PII）泄露攻击。这项调查全面审查了LLM对训练数据和用户的安全和隐私挑战，以及交通、教育和医疗保健等各个领域中基于应用程序的风险。我们评估LLM漏洞的程度，调查LLM新出现的安全和隐私攻击，并审查潜在的防御机制。此外，该调查概述了该领域现有的研究空白，并强调了未来的研究方向。
1 引言
2 LLM架构
3 LLM漏洞概述
4 LLM的安全攻击
5 LLM的隐私攻击
6 防御机制
7 LLM中基于应用程序的风险
8 现有工作的局限性和未来的研究方向
9 结论
LLM是理解复杂语言模式和产生逻辑和上下文连贯反应的有力工具。然而，这种强大的模型也会带来潜在的隐私和安全风险。在这项调查中，我们首先详细概述了LLM的安全和隐私挑战。然后，我们讨论了针对这些安全攻击和隐私攻击的现有缓解和防御策略，并强调了它们的优势和局限性。
在我们的调查中，我们发现LLM极易受到相应章节中讨论的攻击。根据我们的调查，防止对LLM的攻击的缓解技术数量有限。适用于相对较小LMs的现有缓解技术可能用于LLM。然而，应进行广泛的研究，以评估和调整LLM的现有解决方案。基于我们的分析，我们还概述了未来的研究方向，重点是安全和隐私方面，指出了关键的研究差距，并说明了开放的研究问题。总体目标是通过全面探索和解决这些漏洞来提高LLM的可靠性和实用性，并为未来研究安全和保护隐私的LLM系统提供途径。
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