大语言模型安全与隐私风险综述与防护措施

大语言模型的安全与隐私问题，最近真的是越来越被重视了。随着它们在自然语言领域的表现越来越好，随之而来的各种安全威胁和隐私泄露问题也让多人开始关注。比如，在模型的训练阶段，模型会受到对抗样本攻击，这些攻击往往难察觉，但却能对模型造成误导，影响输出结果。而在微调阶段，后门攻击则是另一个大隐患，攻击者通过一些特殊的触发机制，在模型运行时让它做出异常反应。模型部署后，隐私泄露问题又浮出水面，用户数据如果保护不当，容易遭到泄漏。为了应对这些问题，研究人员提出了多防护措施，比如使用对抗训练提升模型鲁棒性，或者采用差分隐私技术来保护数据隐私。尽管这些措施能在一定程度上减少安全隐患，但实际应用中仍有不少挑战。你如果对这方面感兴趣，建议你关注一些最新的研究，继续探索更好的方案。