Security and Privacy Challenges of Large Language Models: A Survey

📄 arXiv: 2402.00888v2 📥 PDF

作者: Badhan Chandra Das, M. Hadi Amini, Yanzhao Wu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2024-01-30 (更新: 2024-11-14)

💡 一句话要点

综述大型语言模型的安全与隐私挑战及防护机制

🎯 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 攻击类型 防御机制 研究空白 应用风险

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在安全和隐私方面面临多种攻击风险，现有防护措施不足以应对这些挑战。
  2. 本文通过全面评估LLMs的脆弱性，探讨新兴的安全与隐私攻击及其防御机制，提出了系统性的解决方案。
  3. 研究表明，针对LLMs的安全与隐私问题，现有防护措施仍存在显著不足，未来研究需填补这些空白。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）展现了卓越的能力，广泛应用于文本生成、摘要、翻译和问答等领域。然而，这些模型也面临安全和隐私攻击的风险，如越狱攻击、数据中毒攻击和个人身份信息泄露攻击。本文对LLMs在训练数据和用户方面的安全与隐私挑战进行了全面评估，探讨了在交通、教育和医疗等多个领域的应用风险，分析了LLMs的脆弱性，研究了新兴的安全与隐私攻击，并回顾了潜在的防御机制。此外，文章指出了该领域的研究空白，并强调了未来的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在安全和隐私方面的脆弱性，现有方法未能有效应对越狱、数据中毒和个人信息泄露等攻击。

核心思路：通过系统性评估LLMs的安全与隐私挑战，分析新兴攻击方式，并提出相应的防御策略，以增强模型的安全性。

技术框架：研究采用文献综述的方法，分析不同领域的应用风险，评估现有防护机制的有效性，并提出未来研究方向。主要模块包括攻击类型分析、防御机制评估和研究空白识别。

关键创新：文章的创新之处在于系统性地整合了LLMs面临的多种安全与隐私挑战，并提出了针对性的防护建议，填补了现有研究的空白。

关键设计：在防御机制方面，文章强调了多层次防护策略的必要性，包括数据清洗、模型训练过程中的安全性设计，以及用户隐私保护的技术细节。具体参数设置和损失函数的选择需根据不同攻击类型进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究表明，针对大型语言模型的安全与隐私攻击，现有防护措施的有效性不足，特别是在越狱和数据中毒攻击方面。通过系统评估和提出新防护策略，本文为未来的研究提供了重要的参考和方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括交通、教育和医疗等多个行业，能够为相关领域提供安全和隐私保护的指导，提升大型语言模型的应用安全性。未来，随着技术的进步，LLMs的安全防护措施将对其广泛应用产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated extraordinary capabilities and contributed to multiple fields, such as generating and summarizing text, language translation, and question-answering. Nowadays, LLM is becoming a very popular tool in computerized language processing tasks, with the capability to analyze complicated linguistic patterns and provide relevant and appropriate responses depending on the context. While offering significant advantages, these models are also vulnerable to security and privacy attacks, such as jailbreaking attacks, data poisoning attacks, and Personally Identifiable Information (PII) leakage attacks. This survey provides a thorough review of the security and privacy challenges of LLMs for both training data and users, along with the application-based risks in various domains, such as transportation, education, and healthcare. We assess the extent of LLM vulnerabilities, investigate emerging security and privacy attacks for LLMs, and review the potential defense mechanisms. Additionally, the survey outlines existing research gaps in this domain and highlights future research directions.