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背景

• 背景
  本文调查了大型语言模型（LLMs）在安全与隐私方面的应用，尤其关注它们在数据保护中的角色。当前对LLMs的关注集中在它们的性能和能力上，而对这些模型可能带来的安全风险和挑战的理解则相对有限。

• 已有的工作 大部分现有研究集中于提高LLMs的隐私保护，例如使用零知识证明、差分隐私和联邦学习等先进的隐私增强技术，而使用LLMs来增强用户隐私的尝试较少。

核心贡献

• 提出了一个对大型语言模型（LLMs）安全与隐私的调查

  • 挑战1：数据完整性保护 现有的工作主要是理论性的讨论如何使用LLMs保护数据完整性，缺乏实证验证。文章介绍了使用LLMs进行实时分析、自动策略生成、预测分析等方法。研究还展示了使用LLMs实现监控框架用于检测语义异常。

  • 挑战2：数据保密性 文章探讨了使用LLMs保护用户数据不被敌手获得的方法，例如用通用标记替换文本数据中的识别信息。使用LLMs生成替代掩码令牌的技术帮助保护了用户数据不被暴露给攻击者。

实现与部署

文章显示数据可靠性和数据跟踪两方面的研究也提出了与大型语言模型相关的新方法。例如，使用ChatGPT检测含有钓鱼内容的网站，以及在内存转储中分析OS工件以检测可疑活动或攻击模式等。水印技术的研究讨论了在LLMs训练数据的知识产权问题，并提出了监控内容利用和水印检索的框架。此外，文章表明LLMs在数据保护中的应用超过了现有解决方案，并且减少了手动干预。ChatGPT被广泛应用于各种安全应用中，显示其多功能性和有效性。

总结

这篇论文总结了大型语言模型（LLMs）在安全性和隐私保护中的应用及相关挑战，指出LLMs在这些领域的好处、坏处和丑陋之处，同时强调了其在数据保护方面的潜力。