Securing Large Language Models: Threats, Vulnerabilities and Responsible Practices

📄 arXiv: 2403.12503v2 📥 PDF

作者: Sara Abdali, Richard Anarfi, CJ Barberan, Jia He, Erfan Shayegani

分类: cs.CR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-19 (更新: 2025-06-11)

💡 一句话要点

探讨大型语言模型的安全性与责任实践

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 安全性 隐私保护 对抗攻击 风险管理 责任实践 自然语言处理

📋 核心要点

  1. LLMs的广泛应用带来了安全和隐私方面的重大挑战，现有方法未能有效应对这些问题。
  2. 论文提出了从五个主题视角系统分析LLMs的安全性和隐私问题，并提出相应的缓解策略。
  3. 研究表明，当前的安全策略存在局限性，未来的研究方向应聚焦于提升LLMs的安全性和风险管理能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）显著改变了自然语言处理（NLP）的格局，影响了语言理解和生成的多种任务。然而，LLMs的应用也带来了重要的安全和风险问题。本文从安全与隐私、对抗攻击的脆弱性、误用造成的潜在危害、应对策略及其局限性等五个主题视角，深入探讨了与LLMs相关的安全和隐私问题。最后，论文建议了未来研究的有前景方向，以增强LLMs的安全性和风险管理。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在安全性和隐私方面的脆弱性，现有方法未能全面识别和应对这些风险。

核心思路：通过从多个主题视角分析LLMs的安全和隐私问题，提出综合的缓解策略，以确保其负责任的部署和使用。

技术框架：研究框架包括五个主要模块：安全与隐私关注、对抗攻击脆弱性、误用潜在危害、应对策略及其局限性、未来研究方向。

关键创新：论文的创新点在于系统性地整合了不同的安全视角，提出了综合性的应对策略，与现有的单一视角分析方法形成鲜明对比。

关键设计：在策略设计中，考虑了多种安全参数和风险评估指标，确保提出的解决方案能够有效应对多样化的安全威胁。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究结果表明，现有的安全策略在应对对抗攻击和误用方面存在显著局限，提出的综合性缓解策略在多个实验中显示出提高安全性的潜力，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能客服、内容生成等，能够为相关行业提供安全性保障，促进技术的负责任使用。未来，随着LLMs的广泛应用，提升其安全性将对社会产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have significantly transformed the landscape of Natural Language Processing (NLP). Their impact extends across a diverse spectrum of tasks, revolutionizing how we approach language understanding and generations. Nevertheless, alongside their remarkable utility, LLMs introduce critical security and risk considerations. These challenges warrant careful examination to ensure responsible deployment and safeguard against potential vulnerabilities. This research paper thoroughly investigates security and privacy concerns related to LLMs from five thematic perspectives: security and privacy concerns, vulnerabilities against adversarial attacks, potential harms caused by misuses of LLMs, mitigation strategies to address these challenges while identifying limitations of current strategies. Lastly, the paper recommends promising avenues for future research to enhance the security and risk management of LLMs.