論文の概要: A Survey on Large Language Model (LLM) Security and Privacy: The Good,
the Bad, and the Ugly
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02003v1
- Date: Mon, 4 Dec 2023 16:25:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 14:40:34.424570
- Title: A Survey on Large Language Model (LLM) Security and Privacy: The Good,
the Bad, and the Ugly
- Title（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)のセキュリティとプライバシに関する調査
- Authors: Yifan Yao, Jinhao Duan, Kaidi Xu, Yuanfang Cai, Eric Sun and Yue Zhang
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成に革命をもたらした。
本稿では,LLMとセキュリティとプライバシの交わりについて考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.425264846973327
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs), such as GPT-3 and BERT, have revolutionized
natural language understanding and generation. They possess deep language
comprehension, human-like text generation capabilities, contextual awareness,
and robust problem-solving skills, making them invaluable in various domains
(e.g., search engines, customer support, translation). In the meantime, LLMs
have also gained traction in the security community, revealing security
vulnerabilities and showcasing their potential in security-related tasks. This
paper explores the intersection of LLMs with security and privacy.
Specifically, we investigate how LLMs positively impact security and privacy,
potential risks and threats associated with their use, and inherent
vulnerabilities within LLMs. Through a comprehensive literature review, the
paper categorizes findings into "The Good" (beneficial LLM applications), "The
Bad" (offensive applications), and "The Ugly" (vulnerabilities and their
defenses). We have some interesting findings. For example, LLMs have proven to
enhance code and data security, outperforming traditional methods. However,
they can also be harnessed for various attacks (particularly user-level
attacks) due to their human-like reasoning abilities. We have identified areas
that require further research efforts. For example, research on model and
parameter extraction attacks is limited and often theoretical, hindered by LLM
parameter scale and confidentiality. Safe instruction tuning, a recent
development, requires more exploration. We hope that our work can shed light on
the LLMs' potential to both bolster and jeopardize cybersecurity.
- Abstract（参考訳）: gpt-3やbertといった大規模言語モデル(llm)は、自然言語理解と生成に革命をもたらした。
それらは、深い言語理解、人間に似たテキスト生成能力、文脈認識、堅牢な問題解決スキルを持ち、様々な領域(検索エンジン、カスタマーサポート、翻訳など)で有用である。
一方、LLMはセキュリティコミュニティでも注目を集めており、セキュリティ上の脆弱性を明らかにし、セキュリティ関連のタスクにおけるその可能性を示している。
本稿では,LLMとセキュリティとプライバシの交わりについて考察する。
具体的には、LSMがセキュリティとプライバシ、それらの使用に関連する潜在的なリスクと脅威、およびLSM内の固有の脆弱性にどう影響するかを検討する。
包括的な文献レビューを通じて、論文は、"the good"(有害なllmアプリケーション)、"the bad"(有害アプリケーション)、"the ugly"(脆弱性とその防御)に調査結果を分類している。
興味深い発見があります
例えば、LLMはコードとデータセキュリティを強化し、従来のメソッドよりも優れています。
しかし、人間のような推論能力により、様々な攻撃(特にユーザーレベルの攻撃)にも利用できる。
我々はさらなる研究を必要とする分野を特定した。
例えば、モデルとパラメータ抽出攻撃の研究は、LLMパラメータスケールと機密性によって制限され、しばしば理論的に妨げられる。
最近の開発であるセーフインストラクションチューニングは、さらなる探索を必要とする。
LLMがサイバーセキュリティを強化し、危険に晒す可能性に光を当てられることを願っています。
関連論文リスト
- LLM-PBE: Assessing Data Privacy in Large Language Models [111.58198436835036]
大規模言語モデル(LLM)は多くのドメインに不可欠なものとなり、データ管理、マイニング、分析におけるアプリケーションを大幅に進歩させた。
この問題の批判的な性質にもかかわらず、LLMにおけるデータプライバシのリスクを総合的に評価する文献は存在しない。
本稿では,LLMにおけるデータプライバシリスクの体系的評価を目的としたツールキットであるLLM-PBEを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-23T01:37:29Z) - Can LLMs be Fooled? Investigating Vulnerabilities in LLMs [4.927763944523323]
LLM(Large Language Models)の出現は、自然言語処理(NLP)内の様々な領域で大きな人気を集め、膨大なパワーを誇っている。
本稿では,各脆弱性部の知見を合成し,新たな研究・開発の方向性を提案する。
現在の脆弱性の焦点を理解することで、将来のリスクを予測し軽減できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-30T04:08:00Z) - Can We Trust Large Language Models Generated Code? A Framework for In-Context Learning, Security Patterns, and Code Evaluations Across Diverse LLMs [2.7138982369416866]
大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学における自動コード生成に革命をもたらした。
しかし、生成されたコードのセキュリティと品質に関する懸念が持ち上がっている。
本研究は,LLMの行動学習をセキュアにするための枠組みを導入することで,これらの課題に対処することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T11:29:34Z) - Security and Privacy Challenges of Large Language Models: A Survey [2.6986500640871482]
LLM(Large Language Models)は、テキストの生成や要約、言語翻訳、質問応答など、非常に優れた機能を示し、複数の分野に貢献している。
これらのモデルは、Jailbreak攻撃、データ中毒攻撃、Personally Identible Information(PII)漏洩攻撃など、セキュリティやプライバシ攻撃にも脆弱である。
この調査では、トレーニングデータとユーザの両方に対するLLMのセキュリティとプライバシの課題と、輸送、教育、医療といったさまざまな領域におけるアプリケーションベースのリスクについて、徹底的にレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-30T04:00:54Z) - Silent Guardian: Protecting Text from Malicious Exploitation by Large Language Models [63.91178922306669]
大規模言語モデル(LLM)に対するテキスト保護機構であるSilent Guardianを紹介する。
保護されるテキストを慎重に修正することで、TPEはLDMを誘導して最初にエンドトークンをサンプリングし、直接相互作用を終了させることができる。
本研究では,SGがターゲットテキストを種々の構成で効果的に保護し,保護成功率の約100%を達成できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-15T10:30:36Z) - Can LLMs Keep a Secret? Testing Privacy Implications of Language Models via Contextual Integrity Theory [82.7042006247124]
私たちは、最も有能なAIモデルでさえ、人間がそれぞれ39%と57%の確率で、プライベートな情報を公開していることを示しています。
我々の研究は、推論と心の理論に基づいて、新しい推論時プライバシー保護アプローチを即時に探求する必要性を浮き彫りにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-27T04:15:30Z) - Privacy in Large Language Models: Attacks, Defenses and Future Directions [84.73301039987128]
大規模言語モデル(LLM)を対象とした現在のプライバシ攻撃を分析し、敵の想定能力に応じて分類する。
本稿では、これらのプライバシー攻撃に対抗するために開発された防衛戦略について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-16T13:23:54Z) - Red Teaming Language Model Detectors with Language Models [114.36392560711022]
大規模言語モデル(LLM)は、悪意のあるユーザによって悪用された場合、重大な安全性と倫理的リスクをもたらす。
近年,LLM生成テキストを検出し,LLMを保護するアルゴリズムが提案されている。
1) LLMの出力中の特定の単語を, 文脈が与えられたシノニムに置き換えること, 2) 生成者の書き方を変更するための指示プロンプトを自動で検索すること,である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-31T10:08:37Z) - Multi-step Jailbreaking Privacy Attacks on ChatGPT [47.10284364632862]
我々は,OpenAI の ChatGPT と ChatGPT によって強化された New Bing のプライバシー上の脅威について検討した。
我々は、当社の主張を裏付ける広範な実験を行い、LLMのプライバシーへの影響について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-11T13:05:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。