論文の概要: Security and Privacy Challenges of Large Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00888v2
• Date: Thu, 14 Nov 2024 22:20:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:39.969404
• Title: Security and Privacy Challenges of Large Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのセキュリティとプライバシ問題:調査
• Authors: Badhan Chandra Das, M. Hadi Amini, Yanzhao Wu,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6986500640871482
• License:
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 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。 現在、LLMは、複雑な言語パターンを分析し、コンテキストに応じて適切な応答を提供する機能を備えた、コンピュータ化された言語処理タスクにおいて、非常に人気のあるツールになりつつある。 重要なアドバンテージを提供する一方で、これらのモデルは、脱獄攻撃、データ中毒攻撃、Personally Identible Information (PII)漏洩攻撃など、セキュリティおよび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。 我々は,LSMの脆弱性の程度を評価し,LSMのセキュリティとプライバシ攻撃について調査し,潜在的な防御機構について検討する。 さらに、この領域における既存の研究ギャップについて概説し、今後の研究方向性を概説する。

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