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/2312.02003v3
• Date: Wed, 20 Mar 2024 19:00:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 19:37:15.599599
• 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, Zhibo Sun, 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）: 21.536079040559517
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT and Bard, 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 the papers into "The Good" (beneficial LLM applications), "The Bad" (offensive applications), and "The Ugly" (vulnerabilities of LLMs and their defenses). We have some interesting findings. For example, LLMs have proven to enhance code security (code vulnerability detection) and data privacy (data confidentiality protection), 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）: ChatGPTやBardのような大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成に革命をもたらした。 深い言語理解、人間に似たテキスト生成能力、文脈認識、堅牢な問題解決能力を備えており、さまざまな領域(検索エンジン、カスタマーサポート、翻訳など)で重要視されている。 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。 総合的な文献レビューを通じて、論文を「善」と「悪」と「悪」に分類する。 興味深い発見がいくつかあります。 例えば、LLMはコードセキュリティ(コードの脆弱性検出)とデータプライバシ(データの機密性保護)を強化し、従来の方法よりも優れています。 しかし、人間のような推論能力のため、様々な攻撃(特にユーザーレベルの攻撃)に利用することもできる。 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。 近年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。

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